新闻中心 
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01-22SqueezeNet简介及其特点SqueezeNet是一种小巧而精确的算法，它在高精度和低复杂度之间达到了很好的平衡，因此非常适合资源有限的移动和嵌入式系统。2016年，DeepScale、加...
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01-22Seq2Seq模型在机器学习中的应用seq2seq是一种用于NLP任务的机器学习模型，它接受一系列输入项目，并生成一系列输出项目。最初由Google引入，主要用于机器翻译任务。这个模型在机器翻译领...
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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...
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01-14小而强大的模型盛火兴起：TinyLlama和LiteLlama成为热门选择当前，研究者开始关注小巧且高性能的小模型，尽管大家都在研究参数规模达到百亿甚至千亿级别的大模型。小模型在边缘设备上有广泛应用，如智能手机、物联网设备和嵌入式系统...
