動態(tài)

• 發(fā)布了文章 2025-02-21 11:11

  從CPU到GPU：渲染技術(shù)的演進和趨勢

  

  渲染技術(shù)是計算機圖形學的核心內(nèi)容之一，它是將三維場景轉(zhuǎn)換為二維圖像的過程。渲染技術(shù)一直在不斷演進，從最初的CPU渲染到后來的GPU渲染，性能和質(zhì)量都有了顯著提升。一、從CPU到GPU：技術(shù)特點和優(yōu)缺點CPU（CentralProcessingUnit）是計算機的中央處理器，它負責執(zhí)行各種程序和指令。CPU渲染是指使用CPU來執(zhí)行渲染流程，包括幾何處理、光柵化

  cpu gpu 渲染

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• 發(fā)布了文章 2025-02-20 13:11

  AI的“隨機性”挑戰(zhàn)：它們比人類更“不隨機”？

  

  你有沒有想過，人類真的能做出完全隨機的選擇嗎？答案可能出乎你的意料。事實上，人類天生就不擅長“隨機”，我們總能在看似無序的事物中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，甚至在本該隨機的場景中創(chuàng)造出模式。這種“偽隨機”行為，其實是一種獨特的人類特質(zhì)。最近，來自康奈爾大學探討了大語言模型（LLMs）在隨機性方面的表現(xiàn)。他們通過一個經(jīng)典的實驗——生成二進制隨機序列，來觀察這些模型是否能像人類一

  AI LLM 語言模型

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• 發(fā)布了文章 2025-02-19 11:49

  大模型領(lǐng)域常用名詞解釋（近100個）

  

  本文總結(jié)了大模型領(lǐng)域常用的近100個名詞解釋，并按照模型架構(gòu)與基礎概念，訓練方法與技術(shù)，模型優(yōu)化與壓縮，推理與應用，計算與性能優(yōu)化，數(shù)據(jù)與標簽，模型評估與調(diào)試，特征與數(shù)據(jù)處理，倫理與公平性、其他的分類進行了整理，以下供參考：模型架構(gòu)與基礎概念大語言模型（LLM，LargeLanguageModel）：一種基于深度學習的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡模型，通常采用Transf

  大模型 機器學習 深度學習

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• 發(fā)布了文章 2025-02-18 12:00

  大語言模型的解碼策略與關(guān)鍵優(yōu)化總結(jié)

  

  本文系統(tǒng)性地闡述了大型語言模型(LargeLanguageModels,LLMs)中的解碼策略技術(shù)原理及其實踐應用。通過深入分析各類解碼算法的工作機制、性能特征和優(yōu)化方法，為研究者和工程師提供了全面的技術(shù)參考。主要涵蓋貪婪解碼、束搜索、采樣技術(shù)等核心解碼方法，以及溫度參數(shù)、懲罰機制等關(guān)鍵優(yōu)化手段。大型語言模型的技術(shù)基礎大型語言模型是當代自然語言處理技術(shù)的核心

  LLM 解碼技術(shù) 語言模型

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• 發(fā)布了文章 2025-02-17 14:42

  智算中心的核心硬件是什么？

  

  智算中心，作為人工智能時代的關(guān)鍵基礎設施，其核心硬件的構(gòu)成與性能直接影響著智能計算的效率與質(zhì)量。以下是對智算中心核心硬件的詳細闡述：一、AI芯片AI芯片是專門為加速人工智能計算而設計的硬件，能夠與各種AI算法協(xié)同工作，滿足對算力的極高需求。當前主流的AI加速計算芯片包括：1、GPU（圖形處理器）GPU是智算中心的算力擔當，其強大的并行計算能力使其在深度學習領(lǐng)

  AI 智算中心 硬件圖

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• 發(fā)布了文章 2025-02-14 09:49

  清華大學發(fā)布：DeepSeek從入門到精通

  

  《DeepSeek：從入門到精通》是由清華大學新聞與傳播學院新媒體研究中心元宇宙文化實驗室的余夢瓏博士后團隊精心撰寫的一份專業(yè)文檔。該文檔篇幅長達104頁，文檔的核心內(nèi)容圍繞DeepSeek的技術(shù)特點、應用場景、使用方法以及如何通過提示語設計提升AI使用效率等方面展開，幫助用戶從入門到精通DeepSeek的使用

  AI DeepSeek 人工智能

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• 發(fā)布了文章 2025-02-13 10:57

  人工智能大模型年度發(fā)展趨勢報告

  

  2024年12月的中央經(jīng)濟工作會議明確把開展“人工智能+”行動作為2025年要抓好的重點任務。當前，以大模型為代表的人工智能正快速演進，激發(fā)全球科技之變、產(chǎn)業(yè)之變、時代之變，人工智能發(fā)展迎來新高潮。隨著大模型推理、多模

  AI 人工智能 大模型

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• 發(fā)布了文章 2025-02-10 12:12

  小白學解釋性AI：從機器學習到大模型

  

  科學AI需要可解釋性人工智能的崛起，尤其是深度學習的發(fā)展，在眾多領(lǐng)域帶來了令人矚目的進步。然而，伴隨這些進步而來的是一個關(guān)鍵問題——“黑箱”問題。許多人工智能模型，特別是復雜的模型，如神經(jīng)網(wǎng)

  AI 大模型 機器學習

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• 發(fā)布了文章 2025-02-08 14:29

  AR和VR中的計算機視覺

  

  增強現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)正在徹底改變我們與外部世界的互動方式。即便是在引人入勝的沉浸式敘事和交互體驗背后，這一切魔法都是通過尖端技術(shù)的精妙協(xié)調(diào)創(chuàng)造出來的。增強現(xiàn)實(AR)與虛擬現(xiàn)實(VR)：計算機視覺引領(lǐng)混合現(xiàn)實體驗增強現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)正在徹底改變我們與外部世界的互動方式。即便是在引人入勝的沉浸式

  Ar vr 計算機視覺

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• 發(fā)布了文章 2025-02-08 14:29

  GPU 性能原理拆解

  

  「迷思」是指經(jīng)由人們口口相傳，但又難以證明證偽的現(xiàn)象。由于GPU硬件實現(xiàn)、驅(qū)動實現(xiàn)是一個黑盒，我們只能通過廠商提供的API、經(jīng)過抽象的架構(gòu)來了解并猜測其原理。因此坊間流傳著各種關(guān)于與GPU打交道時的性能迷思。比如「移動端的瓶頸是帶寬」、「移動端不需要太在意Overdraw」、「植被需要做PrePass」等等。這些優(yōu)化手段，有時候我們對后面的原理一知半解，有時

  gpu 硬件 蘋果

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