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  • pdf文档 英特尔-工业人工智能白皮书2025年版

    .................29 2.2.1 英特尔® oneAPI 工具包 — 跨架构性能加速 .................................................................................29 2.2.2 OpenVINO™ 工具套件 ..................................... 随着制造工艺提升,集成电路芯片制造的工艺线宽不断缩小,这将带来更复杂和更大规模的电路设计,传统 EDA 设计流程在应对设计规则复杂度、功耗及热管理、信号完整性等方面面临一系列挑战。 将 AI 技术与 EDA 工具相结合,在电路设计阶段,AI 可以自动识别和优化电路拓扑结构,通过深度学习模型预测 不同电路设计的性能指标(如功耗、速度、面积等),从而快速筛选出最优设计方案。这种方法大大减少了人工试 错的时间 英特尔® 深度学习加速技术 (英特尔® DL Boost)和 VNNI 指令支持基于硬件的 AI 加速,通过 Int8 量化实现强大的 AI 性能。平台支持英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具套件,可提供优化的性能,同时帮助开发人员对常见用例进行 AI 模型预训练,从而加快上市时间。 2.1.1 第 12 代英特尔® 酷睿™ 移动处理器 性能测量结果基于同 第 11 代英特尔® 酷睿™
    0 积分 | 82 页 | 5.13 MB | 5 月前
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  • ppt文档 华为昇腾DeepSeek解决方案

    错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA :空间压缩术 训练框架加速: 16 到 3 的量化压 缩, 通信降低 89% 推理加速:预加载,动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek V3 :实现极致性能,稀疏 MOE 提质 降本 技术创新 硬件级、算法级、架构级、工程级、开 源生态 5 大技术创新,轰动全球 …… 诸多厂家推出一体化方案对 外提供服务 / 自用 硬件 + 开源模型 +RL 套件 +ISV/ 云,商业模式逐渐成熟 DeepSeek 能力提升成为各行业生产力工具,加速推理落地千行 百业 DeepSeek 催熟大模型落地技术, 降低推理部署门 槛 行业大模型 大量行业数据 监督微调 SFT 基础模型 Llama 、 Qwen 、 … 开箱即用的一体机,加速大模型应用落地 MindSpore 对接 MindIE-MS 推理开发工具 推理应用接口 算子加速库 Triton backend Huawei Proprietary - Restricted Distribution vLLM MindIE-Client 推理服务化 推理运行时 推理套件 框架推理 NEW NEW NEW 20 模型转换工具 实现训推一体的模型转换 一键式命令触发 三方框架
    0 积分 | 32 页 | 2.52 MB | 5 月前
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  • ppt文档 DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025

    AIGC 应用与实 践 厦门大学大数据教学团队作品 5.1.1 什么是 AIGC 5.1.2 AIGC 与大模型的关系 5.1.3 常见的 AIGC 应用场 景 5.1.4 常见的 AIGC 大模型 工具 5.1.5 AIGC 大模型的提示词 5. 1 AIGC 概 述 厦门大学大数据教学团队作品 AIGC 的全称为“ Artificial Intelligence Generated Content” 生活 制定学习计划 , 做旅游规划 媒体 软文撰写 , 大纲提炼 , 热点 撰写 5.1.3 常见的 AIGC 应用场 景 5.1.4 常见的 AIGC 大模型工 具 这些工具基于大语言模型技术 , 具备文本生成、 语言理解、 知识问答、 逻辑推理等多种能力 , 可广泛应用于写 作辅 助、 内容创作、 智能客服等多个领域。 通过不断迭代和优化 ,为用户提供更加智能、 高效的内容生成解决方 语音分析与情感识别 03 04 06 虚拟人物 与数字人 语音合成 与转换 02 07 智能语音助手 智能客服 语音翻译 高校老师怎么用? n 高校教师可以使用语音类 AIGC 工具(喜马拉雅音频大模型、腾讯智影) ,根据自己教学课 件 的文本内容, 自动生成专业的配音 ,可以采用专业播音员的音色 ,也可以使用 AIGC 工 具(比 如米可智能)“克隆” 自己的讲课声音 ,用自己的音色生成配音
    10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 6 月前
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  • pdf文档 AI跃迁派:2025年DeepSeek零基础完全指南

    颠覆性定义:人人都能用的认知引擎 DeepSeek(深度求索)是中国首个全栈开源的大语言模型,由杭州深度求索人工智能 公司研发,定位为“认知智能引擎”。简单来说,它是一个能像人类一样思考、学习和解 决问题的超级 AI 工具。 核心能力: ⚫ 复杂推理:像学霸解数学题一样处理逻辑难题(R1 模型) ⚫ 多模态融合:能理解文字、图片、文件等多种信息(未来还将支持语音和视频) ⚫ 超长上下文:一口气读完 突破“卡脖子”技术:仅用 2000 块国产昇腾芯片完成训练 ⚫ 构建自主技术生态:带动华为昇腾、寒武纪等国产芯片产业发展 3.功能定位:你的全能数字助手 DeepSeek 不是冷冰冰的工具,而是能融入生活的智能伙伴: 4.技术普惠:AI 民主化的中国方案 DeepSeek 通过两大创新让 AI 技术“飞入寻常百姓家”: 1.开源开放:代码和模型权重全部公开,学生也能用个人电脑跑 国际影响:技术出海的东方智慧 ⚫ 在东南亚、中东等地区,DeepSeek 成为数智主权建设工具,帮助发展中国家摆脱 对西方技术的依赖 ⚫ 开源策略吸引全球 20 万开发者,形成中美双极化的 AI 生态格局 二、核心能力图谱 1.技术特性:AI 界的“六边形战士” DeepSeek 之所以成为现象级 AI 工具,关键在于它在效率、成本、能力三大维度实现 了突破性平衡: 技术黑话翻译:
    10 积分 | 21 页 | 1.01 MB | 6 月前
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  • ppt文档 从智慧教育到智慧课堂:理论、规范与实践

    智能调度 18 按需推 送 智能教育要达成“人人教、人人学”的美好愿望,教育 资源可以按需获取和使用,教与学可以按需开展。 • 按需推送资源 • 按需推送活动 • 按需推送服务 • 按需推送工具 • 按需推送人际资源 19 可视化 可视化是信息时代数据处理与显示的必然趋势,是 智慧教育观摩、巡视、监控的必备功能,是智慧教 育系统的重要特征。 • 可视化监控 • 可视化呈现 • 与学生一起工作:将团队、学习者和教师连接在一起。  将个体需求融合到团队需求中:有利于培养创新能力。  实现参与性和交互性用户体验:通过 Web 2.0 实现  在学习中充分利用开放资源工具 :  桌面应用和环境  课件平台与工具  内容和课程材料 智慧课堂: Lotus , Sakai CLE , Moodle 50 50 通过提供新的绿色服 务和产品档案, IBM 帮助教育减少能源损 智慧课堂的价值  在课堂中能够利用用数据和观点  利用数据分析和在线工具,促进教师对学生绩 效产生新的理解。  从利用技术帮助学习,转变为利用技术回答问 题:学生学习到了什么?我可以为他提供什么 帮助?  利用开放式学习工具对资源社区进 行管理  教师能够更加关注学习结果。  教育者开发并使用工具。  降低成本  集中化设施更加易于维护;  软件易于升级维护
    10 积分 | 74 页 | 10.39 MB | 6 月前
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  • ppt文档 浙江大学-DeepSeek模型优势:算力、成本角度解读2025

    算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力:大脑 ( 可处理复杂逻辑,但不能高速处理简单运算 ) ■ 外部算力工具: ■ 草绳、石子 ■ 算盘 ■ 计算机:算力提供者 ( 可高速简单运算,不能处理复杂逻 辑 ) 算力的发展
    10 积分 | 23 页 | 7.53 MB | 5 月前
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  • ppt文档 山东大学:DeepSeek 应用与部署

    会自动检测。这意味着模型和聊天记录仅在运行 Ollama 模型的机器上可访问 ,保证了数据的安全性和隐 私 性。 • Embedding Preference (嵌入偏好):使用 AnythingLLM Embedder 嵌入工具 ,文档文本会在 AnythingLLM 的 实例上私密嵌入 ,文本数据的处理和转换在本地进行 ,不会泄露给第三方。 • Vector Database (向 量数据库):使用 LanceDB
    10 积分 | 79 页 | 6.52 MB | 5 月前
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  • pdf文档 2025年DeepSeek-R1Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告

    Reasoning)时,它可能会构造看似合理但实际上误导 性的 CoT,以隐藏其真正的意图。此外,CoT 仅是文本输出的一部分,并不代表模型的实际内 部推理过程,因此不能确保其真实透明。 ➢ 为了防止 CoT 变成伪装工具,需要结合AI-Driven 监督机制、对比推理(Contrastive Prompting)和 形式验证(Formal Verification)等方法。例如,可以让模型在不同监督环境下执行相同任务,检测 未来更多是能否利用强推理能力赋能Agent和具身智能 ➢ OpenAI Deep Research Agent ➢ Anthropic PC Controller ➢ 需要依赖于强推理模型反思、长程规划、Tool Use 工具调用等能力 ➢ 内存和记忆模块的挑战需要克服,小模型如何获得强推理效果? [1] https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ ➢ R
    10 积分 | 76 页 | 8.39 MB | 6 月前
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