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隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的所有可能結(jié)果都是隨機(jī)變量。一個(gè)隨機(jī)變量集合用 表示。 如果實(shí)驗(yàn)可能的結(jié)果是可數(shù)的，那么它被稱為離散隨機(jī)變量。例如，如果你拋硬幣 10 次，你能得到的正面數(shù)可以用一個(gè)數(shù)字表示。...
定位準(zhǔn)確性：與六種最新的里程計(jì)和SLAM方法進(jìn)行比較，包括KISS-ICP、LeGO-LOAM、SC-LeGO-LOAM、MULLS、CT-ICP和GeoTransformer。在SemanticKITTI、KITTI-360和MulRan數(shù)據(jù)集上比較了DeepPointMap與這些方法的定位準(zhǔn)確性...
在今年 5 月的 Google I/O 大會(huì)上，皮查伊首次透露了 Google 正在研發(fā)一款多模態(tài)基礎(chǔ)模型 Gemini，下一步 Google 所有產(chǎn)品都將基于它們，包括 Google Bard、搜索、云。...
處理傳感器信息并實(shí)時(shí)計(jì)算當(dāng)前幀在激活地圖中的姿態(tài)。同時(shí)該模塊也決定了是否將當(dāng)前幀作為關(guān)鍵幀。在視覺-慣性模式下，通過(guò)在優(yōu)化中加入慣性殘差來(lái)估計(jì)剛體速度和 IMU 偏差。...
在本問(wèn)題 如何通俗易懂地解釋卷積？中排名第一的馬同學(xué)在中舉了一個(gè)很好的例子（下面的一些圖摘自馬同學(xué)的文章，在此表示感謝），用丟骰子說(shuō)明了卷積的應(yīng)用。...
AlexNet:在第一個(gè)卷積中使用了11x11卷積，第一次使用Relu，使用了NormLayer但不是我們經(jīng)常說(shuō)的BN。使用了dropout，在兩個(gè)GPU上進(jìn)行了訓(xùn)練，使用的訓(xùn)練方式是模型并行、...
在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，自然圖像中的對(duì)象識(shí)別過(guò)程相當(dāng)粗暴簡(jiǎn)單：定義一組關(guān)鍵視覺特征（“單詞”），識(shí)別每個(gè)視覺特征在圖像中的存在頻率（“包”），然后根據(jù)這些數(shù)字對(duì)圖像進(jìn)行分類。這些模型被稱為“特征包”模型（BoF模型）。...
LLM 中非常重要的一個(gè)概念是 Token，我們輸入給 LLM 和它輸出的都是 Token。Token 在這里可以看做語(yǔ)言的基本單位，中文一般是詞或字（其實(shí)字也是詞）。比如：”我們喜歡 Rust 語(yǔ)言“，Token 化后會(huì)變成類似 ”我們/喜歡/Rust/語(yǔ)言“ 這樣的四個(gè)詞，可以理解為四個(gè) Tok...
通過(guò)豐富數(shù)據(jù)，生成式 AI 應(yīng)用程序可以提供上下文感知交互。 LLM 驅(qū)動(dòng)的功能通常依賴于特定的專有數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)化從多個(gè)來(lái)源引入數(shù)據(jù)對(duì)于創(chuàng)建平滑有效的模型至關(guān)重要。為了使擴(kuò)充更加動(dòng)態(tài)，引入模板可能是有益的。...
人工智能這個(gè)詞的含義非常廣泛。它代表了算法和信息處理策略的集合。其中許多概念已經(jīng)存在了很長(zhǎng)一段時(shí)間，有些可以追溯到20世紀(jì)40年代。由巨大的處理能力支持的新應(yīng)用策略組合創(chuàng)造了我們現(xiàn)在正在目睹的革命...
AdaBoost（自適應(yīng)增強(qiáng)）是機(jī)器學(xué)習(xí)歷史上第一個(gè)將各種弱分類器組合成單個(gè)強(qiáng)分類器的增強(qiáng)算法。它主要致力于解決二元分類等分類任務(wù)。...
大模型在語(yǔ)言理解、決策制定以及泛化能力等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力，成為代理構(gòu)建過(guò)程中的關(guān)鍵角色，而代理的進(jìn)展也為大模型提出了更高的要求。...
由于深度學(xué)習(xí)，圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以可靠地分類和理解圖像，從而開辟了廣泛的應(yīng)用。 智能手機(jī)應(yīng)用程序可以從照片中快速確定狗的品種，以及采用計(jì)算機(jī)視覺算法檢測(cè)行人、交通標(biāo)志和其他路障以實(shí)現(xiàn)安全導(dǎo)航的自動(dòng)駕駛汽車，是實(shí)踐中的兩個(gè)例...
筆者考慮了兩種方案。 一是徹底解決網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，但難度有點(diǎn)大。這屬于 OpenAI 服務(wù)器問(wèn)題，即使是部署在國(guó)外的服務(wù)器也會(huì)出現(xiàn)超時(shí)的情況。 二是利用自動(dòng)重試解決問(wèn)題。通過(guò)調(diào)整超時(shí)的時(shí)間，提升響應(yīng)速度，方案可行。...
AWS最新推出的Trainium2 AI訓(xùn)練引擎在re:Invent 2023主機(jī)上首次亮相，引起廣泛關(guān)注，通過(guò)與AWS實(shí)驗(yàn)室的Gadi Hutt的交流和對(duì)技術(shù)文檔的挖掘，可以試圖深入了解Trainium2與之前Inferentia系列的關(guān)系以及對(duì)Trainium2的期望。...
AI算力需求的提升給中國(guó)本土芯片廠商的發(fā)展提供了較大的空間，帶來(lái)新的機(jī)遇。IDC預(yù)計(jì)，2023年中國(guó)人工智能芯片出貨量將達(dá)到133.5萬(wàn)片，同比增長(zhǎng) 22.5%。...
在大型語(yǔ)言模型（LLMs）的應(yīng)用中，提示工程（Prompt Engineering）是一種關(guān)鍵技術(shù)，用于引導(dǎo)模型生成特定輸出或執(zhí)行特定任務(wù)。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示，可以顯著提高LLMs的性能和適用性。本文將介紹提示工程的主要方法和技巧，包括少樣本提示、提示壓縮和提示生成。...
三維集成電路最近慢慢開始熱起來(lái)，摩爾定律一直在發(fā)展，而且發(fā)展的過(guò)程中密度越來(lái)越高?，F(xiàn)在5nm工藝可以在一個(gè)平方毫米上集成大概1.1億只晶體管，也就是2800個(gè)邏輯門。我們的集成能力已經(jīng)大于能夠?qū)崿F(xiàn)的芯片了。...
許多DGX H100服務(wù)器又可以組成所謂的SuperPOD，其中各個(gè)獨(dú)立服務(wù)器中的加速器仍可使用NVLink傳輸數(shù)據(jù)，但耦合程度較低。每個(gè)SuperPOD使用以太網(wǎng)和Infiniband連接到另一個(gè)SuperPOD。服務(wù)器之間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟矔?huì)影響計(jì)算集群的整體性能。...
GPT 想必大家已經(jīng)耳熟能詳，當(dāng)我們與它進(jìn)行對(duì)話時(shí)，通常只需關(guān)注自己?jiǎn)柍龅膯?wèn)題（輸入）以及 GPT 給出的答案（輸出），對(duì)于輸出內(nèi)容是如何產(chǎn)生的，我們一無(wú)所知，它就像一個(gè)神秘的黑盒子。?...
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