1.目前主流的人工智能学习框架有哪些? 支持分布式训练和 GPU 加速。 使用场景: PyTorch 在学术界和工业界都非常受欢迎,尤其适合快速迭代的研究项目和需要灵活性的生产环境。 Keras Keras 最早是作为一个独立的深度学习框架推出的,后来成为 TensorFlow 的高级 API。它以易用性著称,是初学者学习深度学习的首选。 https://blog.csdn.net/Xhz181888/article/details/144437120

2.微软开发首个AI认知训练框架训练效率提升300%人工智能根据上海市精神卫生中心与微软亚洲研究院联合研究,利用多模态大模型开发了“忆我”(ReMe)个性化认知训练框架。该框架基于Azure OpenAI服务,并在易用性、界面友好性、功能专业性和入门难易度等多个维度进行设计。 “忆我”框架支持文字、图像、语音等多种模态的输入输出,以对话机器人的形式为用户提供全新的认知训练体验https://ai.zol.com.cn/901/9016520.html

3.火箭发射:一种有效轻量网络训练框架像点击率预估这样的在线实时响应系统对响应时间要求非常严格,结构复杂,层数很深的深度模型不能很好的满足严苛的响应时间的限制。为了获得满足响应时间限制的具有优良表现的模型,我们提出了一个新型框架:训练阶段,同时训练繁简两个复杂度有明显差异的网络,简单的网络称为轻量网络(light net),复杂的网络称为助推器网络(bohttps://www.51cto.com/article/563252.html

4.字节最新复杂召回模型,提出深度检索DR框架解决超大规模推荐系统中在本文中,我们提出了一个端到端的模型框架深度检索DR。DR将所有的候选集编码到离散的隐式空间中,随着其他的网络参数一起学习。模型训练完成后的在线服务阶段,则通过beam search的方式获取最相关的候选集。实验证明了DR可以接近线性的计算复杂度,同时取得了与暴力算法相当的效果。https://cloud.tencent.com/developer/article/1698045

5.科学网—[转载]群视角下的多智能体强化学习方法综述依靠分布式训练框架IMPALA,DeepMind在开发星际争霸AlphaStar时,采用了集中式训练分布式执行的范式设计了三大类智能体对象:主智能体(main agent)为正在训练的智能体及历史数据,采用优先级虚拟自对弈的方式来选取;联盟利用者(league exploiter)能打败联盟中的所有智能体,按照有优先级虚拟自对弈的方式与全联盟的对手进行训练;https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3472670&do=blog&id=1422698

6.计算机学院七篇论文入选数据库领域顶级会议VLDB2023文章“Galvatron: Efficient Transformer Training over Multiple GPUs Using Automatic Parallelism”提出了一套面向大规模Transformer模型的自动并行训练框架。相比于现有工作,该工作主要有三方面优势:1)可以支持更多的并行维度,并且具备面对差异化的模型结构和不同集群硬件条件下的自适应调优能力;2)面对庞大的搜索空间,设计https://news.pku.edu.cn/jxky/3347dc1aea5547b28f167b4110d74f8e.htm

7.TinyMaix:超轻量级推理框架即将支持 MaixHub 在线模型训练 在Arduino ATmega328上运行 mnist demo 实例 mnist demo 0000000000000000000000000000 0000000000000000000000000000 0000000000000000000000000000 000000000077AFF9500000000000 000000000AFFFFFFD10000000000 00000000AFFFD8BFF70000000000 00000003FFD2000CF80000000000 00000004FD10007FF40000000000 00000000110000http://en.wiki.sipeed.com/news/others/tinymaix_cnx/tinymaix_cnx.html

8.2019机器之心人工智能年度奖项正式公布:关注创业先锋,聚焦产品一流科技推出的分布式深度学习训练框架 OneFlow,是完全独立自主研发的面向大模型大数据大规模的流式计算框架,目前已经达到市场产品级应用水平。并于 2019 年落地了诸多代表性案例客户,包括头部互联网公司以及高校、研究院所、人工智能园区与政务服务等行业的核心机构。案例主要覆盖海量图像识别、自然语言处理大模型应用,广告https://www.zhuanzhi.ai/document/2abfb47db9cd9ab70b4144f329e147b8

9.朱庆华宋珊珊风险视角下生成式人工智能的司法应用路径智能作为促进人类发展的“工具”价值定位,有效识别法律算法化与算法法律化的冲突和风险,从而确立风险控制模式下技术介入司法的边界,据此以技术弥补智能司法应用功能应然性发挥不足困境,探索“司法数据—法律监督—辅助办案—社会治理”多维司法应用构面,并从“伦理原则—法律规则—技术方法”三个层面完善应用场域的框架策略https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=1247369

10.CVPR2021有的放矢,用图像分割与像素投票找到预定义的地标点在定义了真实地标分割图和真实方向投票图后,我们可以监督所提出的 VS-Net 预测这两个图。经过训练,VS-Net 可以预测查询图像的分割图和投票图,我们可以据此建立精确的二维到三维的对应关系,以实现稳健的视觉定位。 基于原型的在线学习三元监督投票分割网络: https://www.sensetime.com/cn/technology-new-detail/41164696?categoryId=48

11.华为机器学习人工智能详解MindSporeAI计算训练推理框架实践当当乐学者图书专营店在线销售正版《深度学习与MindSpore实践 华为机器学习人工智能详解 MindSpore AI计算训练推理框架实践 卷积神经网络实现指南 深度学习实例书籍》。最新《深度学习与MindSpore实践 华为机器学习人工智能详解 MindSpore AI计算训练推理框架实践 卷积神经http://product.dangdang.com/1649993316.html