《新一代人工智能发展规划》明确提出了“建立新一代人工智能关键共性技术体系”的重点任务，特别强调了要解决“研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，开发跨媒体分析推理引擎与验证系统”的关键共性技术问题。一、知识图谱概论1.1知识图谱的起源和历史1.2知识图谱的发展史——从框架、本体论、语义网、链

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx一.DBnet提出了 DifferentiableBinarization(DB)，它可以在分割网络中执行二值化过程，可以自适应地设置二值化阈值，不仅简化了后处理，而且提高了文本检测的性能。

数学广角鸡兔同笼，抽屉原理、分类、找规律、简单的排列组合、逻辑推理、重叠问题、烙饼问题、田忌赛马、植树问题、数字编码、找次品。数学广角的教学策略(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwenku.baidu.com%2Flink%3Furl%3DAS51

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近日，天翼云DeepSeek模型推理技术迎来重大升级！该技术不仅支撑DeepSeekR1满血版模型实现性能的四倍提升，更将大规模部署模型的成本降至原来的25%以下，为AI应用落地铺就更为宽广的道路。

近期，科技媒体marktechpost发布博文，称英伟达发布Llama3.1NemotronUltra253Bv1，这款2530亿参数的大型语言模型在推理能力、架构效率和生产准备度上实现重大突破。在AI数字基础设施愈发普及的当下，企业与开发者面临着一项关键

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Vicuna13B的推理效果据说达到了ChatGPT的90%以上的能力，优于LLaMA13B和Alpaca13B的效果。同时Vicuna的训练成本也很低，所以尝试本地化部署一下Vicuna7B，看看效果如何，说干就干。