實測ColorOS15全局AI，它提前完成了AppleIntelligence的部分想象
AI 手機，市場上的主流玩家都推出了自己的產品，它聽起來離我們很遠，但其實它們就躺在商場櫥窗里。比起價格和形態，人們都更加關心，AI 手機是不是又會像幾年前一樣曇花一現，只是噱頭。而 AI 手機究竟哪里變得不一樣，能幫助我們做什么事情？蘋果，或許是多數人了解到加入 AI 手機行列的品牌，但 Appl
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全局快門技術何以成計算機視覺首選？
人工智能的應用進入“深水區”，大量的計算機視覺技術也“走到前臺”。而計算機視覺的實現離不開圖像傳感器的支撐，在這方面全局快門傳感器以極具競爭力的成本、精準的測量成為首選的成像技術。計算機視覺將走向全局快門計算機視覺作為人工智能領域的一個分支，能夠讓計算機和系統從數字圖像、視頻和其它的視覺輸入數據中提
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Python社區變天：可去除全局解釋器鎖GIL，真正多線程要來了
「Python 中的 GIL 將不復存在，這是人工智能生態系統領域中的巨大勝利。」PyTorch 核心維護者 Dmytro Dzhulgakov 感慨道。GIL 是什么？GIL 的全稱是 Global Interpreter Lock（全局解釋器鎖），它不是 Python 獨有的，而是在實現 CPy
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燒腦！CMU、北大等合著論文真的找到了神經網絡的全局最優解
一直以來，我們都不知道為什么深度神經網絡的損失能降到零，降到零不代表著全局最優了么？
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不是大模型全局微調不起，只是LoRA更有性價比，教程已經準備好了
這是作者 Sebastian Raschka 經過數百次實驗得出的經驗，值得一讀。增加數據量和模型的參數量是公認的提升神經網絡性能最直接的方法。目前主流的大模型的參數量已擴展至千億級別，「大模型」越來越大的趨勢還將愈演愈烈。
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AI落地的算效彩票和精度盲盒難題，全局智算能解？
OpenAI訓練GPT4算力的利用率大概是35%。這是業內普遍的水平，對于許多企業而言，提升算力利用率就像中彩票一樣難得。AI訓練面臨的是算效彩票，AI推理落地面臨著精度盲盒問題。
