新闻中心 
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01-23分析生成模型噪声扩散的方法扩散生成模型（DGM）是一种生成对抗网络（GAN）的变体，主要用于生成高质量的图像和视频。与传统的GAN相比，DGM采用了一种不同的生成过程建模方法，通过对噪声...
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01-22改进大型语言模型（LLM）的数据标注方法大规模语言模型（LLM）的微调是通过使用特定领域的数据对预训练模型进行再训练，以使其适应特定任务或领域。数据注释在微调过程中起着至关重要的作用，它涉及将数据标记...
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01-18AI疲劳问题能通过数据治理解决吗？数据治理和AI疲劳听起来像是两个不同的概念，但两者之间有着内在的联系。为了更好地理解它，让我们从它们的定义开始。数据治理长期以来，它一直是数据行业的核心焦点。数...
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01-17浅析 LLM 可观测性大家好，我是Luga。今天我们继续探讨人工智能生态领域中与技术相关的主题——LLM（大型语言模型）的可观测性。本文将继续深入分析LLM的可观测性，以帮助大家了解...
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01-15挑战与机遇：探索量子人工智能研究的未知领域量子计算和人工智能的结合催生了量子人工智能，这是一项具有巨大前景和潜力的前沿研究。随着研究人员深入探索这个未知领域，他们面临着一系列独特的挑战和机遇，这些挑战和...
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01-15交互方式的定义：模型量化与边缘人工智能的交互人工智能与边缘计算的融合为许多行业带来了革命性的变化。其中，模型量化的快速创新起到了关键作用。模型量化是一种通过提高可移植性和减小模型大小来加快计算速度的技术重...
