新闻中心 
-
09-20如何断舍离不再需要的物品？断舍离的核心是建立个人化筛选机制，从心态入手，摆脱对物品的情感执念与未来焦虑，通过审视使用频率、情感价值、当下需求及空间成本，判断物品去留。操作上应从小区域开始...
-
09-05智能助手怎么处理多模态任务_AI理解图片语音和文本方法多模态智能助手通过多模态嵌入、注意力机制、Transformer架构和对比学习等技术，将图像、语音和文本统一表示并关联，实现跨模态理解与响应；实际应用中面临数据...
-
08-29如何在Horovod框架中训练AI大模型？多GPU训练的优化方法Horovod训练大模型需优化数据并行、通信机制与性能分析。采用数据并行策略，通过NCCL实现高效梯度聚合，使用ring-allreduce减少通信开销，结合T...
-
08-16如何安装和体验Grok-3 Grok-3的核心技术与智能特性Grok-3通过更强的推理与理解能力，以API或官方产品形式提供访问，未来将在内容创作、跨领域分析、个性化辅导和决策支持等场景展现巨大潜力，普通用户需通过安全渠...
-
08-01【ICLR 2025】自适应傅里叶神经算子：Transfomer的有效令牌混合器自适应傅里叶神经算子（AFNO）是一种高效令牌混合器，基于傅里叶神经算子（FNO）改进，在傅里叶域实现令牌混合。通过块对角结构、自适应权重共享及软阈值稀疏化频率...
-
07-17SCNet：自校正卷积网络，无复杂度增加换来性能提升本文介绍SCNet模型，其核心是自校正卷积（SCConv），通过异构卷积和卷积核间通信扩大感受野，建立远程空间和通道依存关系，且不增参数。以10分类动物数据集测...
