全局快门技术何以成计算机视觉首选？
人工智能的应用进入“深水区”，大量的计算机视觉技术也“走到前台”。而计算机视觉的实现离不开图像传感器的支撑，在这方面全局快门传感器以极具竞争力的成本、精准的测量成为首选的成像技术。计算机视觉将走向全局快门计算机视觉作为人工智能领域的一个分支，能够让计算机和系统从数字图像、视频和其它的视觉输入数据中提
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Python社区变天：可去除全局解释器锁GIL，真正多线程要来了
「Python 中的 GIL 将不复存在，这是人工智能生态系统领域中的巨大胜利。」PyTorch 核心维护者 Dmytro Dzhulgakov 感慨道。GIL 是什么？GIL 的全称是 Global Interpreter Lock（全局解释器锁），它不是 Python 独有的，而是在实现 CPy
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烧脑！CMU、北大等合著论文真的找到了神经网络的全局最优解
一直以来，我们都不知道为什么深度神经网络的损失能降到零，降到零不代表着全局最优了么？
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不是大模型全局微调不起，只是LoRA更有性价比，教程已经准备好了
这是作者 Sebastian Raschka 经过数百次实验得出的经验，值得一读。增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络性能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别，「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。
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AI落地的算效彩票和精度盲盒难题，全局智算能解？
OpenAI训练GPT4算力的利用率大概是35%。这是业内普遍的水平，对于许多企业而言，提升算力利用率就像中彩票一样难得。AI训练面临的是算效彩票，AI推理落地面临着精度盲盒问题。
