過去大半個月，DeepSeek成為海內外AI行業最受矚目的話題。2月11日，在阿聯酋迪拜舉辦的World
Governments Summit
2025峰會上，百度創始人李彥宏被問及DeepSeek的出現是否在意料之中。他表示，“創新是不能被計劃的”，所能做的是營造一個有利于創新的環境。DeepSeek以低成本直追OpenAI后，引發了華爾街對AI基建投資的廣泛質疑。對此，李彥宏的表態和谷歌、微軟、Meta等巨頭的回應頗為相似。他稱，“當技術發展如此之快，你無法停止投資。你必須投資，以確保處于這場
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自動駕駛 蘿卜快跑 模型
2月10日，豆包大模型團隊聯合北京交通大學、中國科學技術大學，發布了視頻生成模型——VideoWorld，并且已開源代碼與模型。與Sora、DALL-E等主流多模態模型不同，VideoWorld開辟了新的路徑，打破對語言模型的依賴，實現僅靠“視覺信息”認知世界。就像幼兒能在不依賴語言的情況下理解真實世界一樣，VideoWorld通過瀏覽視頻數據，讓機器掌握推理、規劃和決策等復雜能力。在僅有300M參數量時，它就已展現出可觀的性能，達到專業5段9x9圍棋水平，還能在多種環境中執行機器人任務。在模型構建方面，
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VideoWorld 模型 機器視覺
在數字化轉型的浪潮中，邊緣智能正成為推動工業物聯網領域發展的重要力量。作為全球范圍的工業物聯網解決方案提供商，研華科技始終致力于技術創新與突破，為用戶帶來更加高效、智能的解決方案。近日，研華在其高性能邊緣計算平臺AIR-030上探索運行了深度求索人工智能(DeepSeek)的R1模型，并基于開源框架AnythingLLM，為用戶展示了本地AI知識庫應用場景。AIR-030作為研華科技的一款明星產品，以其出色的性能和低功耗設計，廣泛應用于工業自動化、機器視覺、智能零售等多個領域。此次探索，是為了測試Deep
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邊緣計算 DeepSeek 模型
AI的下一個飛躍似乎沒法準時報道了。據外媒報道，OpenAI在推進其下一代核心模型GPT-5（代號Orion）的開發正面臨重重困難，該項目已開發超過18個月，成本花費巨大卻仍未取得預期成果。內部消息透露OpenAI已經完成了至少兩次大型訓練運行，希望通過對大量數據的訓練來改進模型。然而，訓練進程較預期滯后，預示著更大規模的訓練任務不僅耗時冗長，而且經濟成本高昂。估算顯示，GPT-5一次為期6個月的訓練僅計算成本就高達約5億美元。OpenAI首席執行官薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）則表示，未來的AI
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12月5日消息，美國當地時間周三，谷歌旗下人工智能研究機構DeepMind推出了一款新模型，能夠創造出“無窮無盡”且各具特色的3D世界。這款模型名為Genie 2，是DeepMind在今年早些時候推出的Genie模型的升級版。僅憑一張圖片和一段文字描述，例如“一個可愛的機器人置身于茂密的森林中”，Genie 2就能構建出一個交互式的實時場景。在這方面，它與李飛飛創立的World Labs以及以色列新興企業Decart所開發的模型有著異曲同工之妙。DeepMind宣稱，Genie 2能夠生成“豐富多樣的3D
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一位行業分析師最近透露，中國已經開發了跨多個數據中心的單一生成式 AI （GAI） 模型，考慮到在單個數據中心使用不同 GPU 的復雜性，更不用說在多個地理位置使用服務器了，這是一項巨大的壯舉。Moor Insights & Strategy的首席分析師Patrick Moorhead在X（前Twitter）上表示，中國是第一個實現這一成就的國家，他是在一次可能無關的NDA會議的對話中發現的。這種在不同地點/架構中訓練 GAI 的技術對于中國保持其 AI 夢想向前發展至關重要，尤其是在美國制裁阻止
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通過探索看似不相關的大語言模型(LLM)架構之間的潛在聯系，我們可能為促進不同模型間的思想交流和提高整體效率開辟新的途徑。盡管Mamba等線性循環神經網絡(RNN)和狀態空間模型(SSM)近來備受關注，Transformer架構仍然是LLM的主要支柱。這種格局可能即將發生變化：像Jamba、Samba和Griffin這樣的混合架構展現出了巨大的潛力。這些模型在時間和內存效率方面明顯優于Transformer，同時在能力上與基于注意力的LLM相比并未顯著下降。近期研究揭示了不同架構選擇之間的深層聯系，包括T
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Transformer RNN SSM 模型
7月24日消息，美國當地時間周二，Facebook母公司Meta推出了一款功能強大的新型人工智能模型，該模型被Meta首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）譽為“前沿級”，旨在與OpenAI及谷歌等業界領先者的類似產品展開競爭。這款名為Llama
3.1的新人工智能模型，Meta歷經數月精心訓練，并斥資數億美元提升計算能力。該公司表示，這是對今年早些時候發布的Llama
3的重大升級。扎克伯格在采訪中強調：“在人工智能助手領域，智能程度是產品競爭力的核心。我們正在構建的Llam
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Meta 開源 AI 模型 扎克伯格
恩智浦半導體宣布與NVIDIA合作，將NVIDIA經過訓練的人工智能模型通過eIQ機器學習開發環境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機器學習開發環境的集成令業內振奮，開發人員能夠在競爭日益激烈的人工智能領域中實現加速開發。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產品中的半導體供應商，以幫助開發人員更輕松地在邊緣部署經過訓練的人工智能模型。簡化人工智能模型的訓練和部署是當今人工智能領域開發人員面臨的重大挑戰之一。為了應對這一挑戰，恩智浦
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隨著新一輪AI浪潮的深入發展及不斷延伸，一場由數智化技術引領的工業革命呼之欲出。同時，AI應用正在從傳統的云計算平臺向邊緣計算領域擴展，形成了新的分支和進化方向，即邊緣AI。邊緣AI不僅降低了系統的處理負載，還解決了數據傳輸的延遲問題，已在視覺檢測、產線監測、工廠機器人、無人車、軌道交通等領域被廣泛應用。2024年5月，研華在深圳（5/7）、上海（5/10）、武漢（5/14）、北京（5/17）四大城市舉辦“激發AI的力量”研華邊緣AI產業應用論壇，攜手合作伙伴中電港、英偉達、創新奇智、森云智能分享多模態大
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研華 邊緣AI 模型
TFLite模型的開盲盒體驗之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺上部署過神經網絡模型的伙伴，都不會對TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個輕量級推理庫，它的主要目標是在移動端和嵌入式設備上部署深度學習模型。為了在這些設備上運行，需要將訓練好的TensorFlow模型轉換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉換過程包括模型轉化、部署和優化三個步驟，旨在提升運算速度并減少內存、顯存占用。具體來說，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結構為一個M
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TFLite 模型 推理庫 深度學習
根據以氧化鋯型陶瓷為基礎的車用氧傳感器工作原理，利用能斯特方程，分別對電壓型和電流型輸出的兩種氧傳感器信號進行推導，將其轉化為數學模型，為性能仿真研究與其關聯因素提供理論基礎。闡述導致兩種氧傳感器輸出偏移的幾種因素，并給出偏移量的參考評價，為氧傳感器信號分析測定提供理論依據。
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一位計算機科學教授表示，免費的AI模型現在在性能上“相當接近”谷歌和ChatGPT開發商OpenAI的專有模型，大多數軟件開發人員最終將選擇使用免費的模型。
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隨著電力事業的發展和智能電表的普及，電力體系趨于完善，方便了電力行業的用電管理工作，然而竊電行為屢禁不止，竊電技術也日新月異。為了能夠準確識別出存在的竊電用戶，引入數據挖掘技術，使用C4.5算法構建用戶竊電識別模型，能夠更加準確有效地對用戶的竊電行為進行分析。
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竊電 數據挖掘 C4.5算法 模型 202205
為了改善電動車PTC控制方法以及提高對PTC控制的保護，本文基于模型搭建了電動汽車PTC控制用軟件，通過仿真測試，該模型可以實現電動汽車PTC的控制，判斷PTC的過溫、過流等故障，按相應的故障等級進行動作，并能夠實現電流、功率的閉環控制，提供了一種電動汽車用簡易、高效的PTC控制方法。
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電動汽車 PTC 模型 控制 202109
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