基于机器学习算法的视觉系统已经成为作者生活中许多领域的标准：在提供娱乐的应用和设备（智能照片和视频处理、增强/虚拟现实）中，在监控和安全系统以及自动驾驶汽车中，或先进的驾驶员辅助系统中。...

视觉 Transformer （ViTs）[(7)] 在各种计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测和实例分割，都取得了卓越的性能。尽管如此，与之前常见的视觉基础网络如卷积神经网络（CNNs）[(18)] 相比，ViTs 由于其大量的参数，需要显著更多的内存...

医学图像分割是计算机辅助诊断和图像引导系统中的关键应用。近年来，深度学习已成为这一领域的主要方法，这主要归功于UNet[18]的里程碑式贡献。UNet通过利用编码器将语义信息投射到低级特征，以及解码器逐步将语义特征上采...

在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，我们有幸见证了AI如何深刻地影响和改变着我们的世界。这场变革不仅可能重塑我们的世界，更在各个领域引发了深远的影响。为了深入理解这场技术变革，把握AI应用的未来趋势，我们特别策...

随着大模型的兴起，AI Agent被认为是大模型最重要的落地方向之一，无论是在学术界还是在工业界，对AI Agent的各种研究和实践一直热度很高。本文主要从 AI Agent的研究背景、学术界对AI Agent的探索、工业界对AI Agent的探...

目前，腾讯围绕大模型已经构建起全链路的产品矩阵，包括底层基础设施、自研大模型、模型开发平台、智能体开发平台和面向场景的多元智能应用等，帮助企业客户将大模型快速落地到场景中去。...

基于 AI 的服务建模可以更快地进行根本原因分析，持续优化和持续合规，从而更快地解决问题。

此时，当第一个进程从内存里把g_tickets读到CPU的寄存器中，进行判断，此时1>0成立。然后因为sleep()，线程挂起（带走自己是上下文数据），CPU调度线程让下一个来了，又是同样的，因为把g_tickets读到CPU的寄存器中（还是1）……...

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在生成式人工智能领域，图像生成模型如Stable Diffusion凭借其出色的生成效果和广泛的应用场景，逐渐成为行业的热门技术。然而，随着需求的多样化和复杂化，如何高效地微调这些大型模型以满足特定的应用场景成为一个重要课题...