深度学习
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CodeFuse 开源 ModelCache
随着深度学习技术的不断进步，大模型在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用越来越广泛。然而，大模型的推理计算成本高昂，成为其实时应用的瓶颈。为了解决这一问题，许多优化技术应运而生，其中一种重要的方法就是使用缓存机制。
智能咖啡厅助手：人形机器人 + 融合大模型，行为驱动的智能咖啡厅机器人
“机器人大模型与具身智能挑战赛”的参赛作品。的目标是结合前沿的大模型技术和具身智能技术，开发能在模拟的咖啡厅场景中承担服务员角色并自主完成各种具身任务的智能机器人。这里是的参赛作品《基于大模型和行为树和生成式具身智能体》的机器人控制端代码。
语言大模型的现状与未来趋势
在过去的几年里，语言大模型已经成为了人工智能领域最热门的话题之一。从最早的基于规则的自然语言处理，到后来的基于统计的方法，再到现在的深度学习模型，语言大模型的发展历程可以说是波澜壮阔。
零门槛 AI 开发平台 EasyDL：百亿参数大模型 ERNIE 的加持
EasyDL作为一款零门槛AI开发平台，在百亿参数大模型ERNIE的加持下，为用户提供了强大而便捷的AI开发能力。
关于代码性能优化的总结
今天同事发开中遇到了一个代码性能优化的问题，原本需求是：从一个数据库中查询某个表数据，存放到datatable中，然后遍历datatable，看这些数据在另一个数据库的表中是否存在，存在的话就要更新，不存在就要插入。
深度学习：开启人工智能的未来探索之旅
科技的飞速发展使得人工智能（AI）成为当今科技领域的热点之一，其中，深度学习作为人工智能的关键技术，正逐渐成为推动AI发展的强大引擎。本文将深入探讨深度学习在人工智能未来发展中的关键作用，以及它如何推动人工智能技术的持续进步和广泛应用。
利用预训练模型优化大模型训练
预训练模型为大模型训练提供了有效的优化方法，包括选择合适的预训练模型、冻结预训练模型的参数以及使用并行训练技术。本文将详细介绍这些方法，并给出实际应用案例和操作建议。
LoRA：语言模型微调的计算资源优化策略
编者按：随着数据量和计算能力的增加，大模型的参数量也在不断增加，同时进行大模型微调的成本也变得越来越高。全参数微调需要大量的计算资源和时间，且在进行切换下游任务时代价高昂。
预训练对话大模型深度解读
预训练对话大模型是一种深度学习模型，它通过对大量对话语料库进行学习，从而实现对自然语言的理解和生成。这种模型的出现，极大地推动了自然语言处理领域的发展，使得人机交互更加自然、流畅。
探索大模型的端应用与形态
在人工智能领域，大模型（Large Model）已经成为研究的热点。大模型是指模型参数数量庞大、计算复杂度高的深度学习模型。随着数据量的增长和计算能力的提升，大模型在各个领域的应用越来越广泛。本文将对大模型的端应用进行调研，并探讨其形态。
重磅发布！基于百度飞桨的《人工智能基础及应用》书籍正式上线
配套48学时教学资源，可作为本科生“人工智能”导论或通识课程的入门教材。
只需三步，开发文心一言应用帮你建立情感纽带！
本期文心开发者说邀请到飞桨开发者技术专家李龙老师，分享自己与文心一言之间的故事，故事从一个应用——“文心一言情感关怀之旅”开始。本期分享将从应用介绍、技术路径拆解以及如何实现功能的应用三个方面，对“文心一言情感关怀之旅”应用进行详细的讲解。
深入了解 LLaMA 大模型
随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理领域取得了长足的进步。特别是在中文语境下，大模型的涌现为各类NLP任务提供了强大的支持。最近，一款名为LLaMA的中文大模型受到了广泛关注。
Meta Llama 大模型：引领人工智能创新
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习神经网络在各个领域的应用越来越广泛。其中，Meta Llama大模型的出现引起了广泛关注，被誉为人工智能领域的一次革命。
大模型参数高效微调技术原理综述
随着深度学习的发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成果。然而，随着模型规模的增大，全量微调（full fine-tuning）所需的计算和存储资源也急剧增加，这使得在消费级硬件上实现全量微调变得不可行。
Prompt Tuning：大模型微调实战
随着深度学习技术的不断发展，大模型在各种任务中取得了显著的成果。然而，大模型的训练需要大量的数据和算力，导致在实际应用中受到限制。为了解决这个问题，研究者们提出了微调的方法，即使用预训练模型在少量数据上进行训练，使其适应特定的任务。
共话 AI for Science | 解放军总医院医学创新研究部刘晓莉：基于数据和知识驱动的临床预测模型的构建
以《基于数据和知识驱动的临床预测模型的构建》为题，来自解放军总医院医学创新研究部的工程师刘晓莉博士，从临床预测模型的简介和意义、研究和应用现状，到一个关于老年重症患者的不良结局预后早期预测的实际研究案例，进行了分享。
