大模型的特点、重要概念及工作方式详解
大模型是具有大量参数和复杂结构的深度学习模型，通过处理大量数据实现高效任务解决。其特点包括参数规模庞大、深层网络结构、预训练与微调、多任务学习和自适应能力。重要概念有注意力机制、Transformer架构、迁移学习和分布式训练。大模型的工作方式包括输入处理、特征提取、预测与损失计算、反向传播与优化，以及评估与微调。这些特性使其在自然语言处理、计算机视觉等领域取得显著进展。
一文读懂“生成式 AI”
本文基于谷歌的：《Introduction to Generative AI》整理而成，帮助大家理解生成式 AI 这个概念
YOLO11-seg分割如何训练自己的数据集（道路缺陷）
本文介绍了如何使用自己的道路缺陷数据集训练YOLOv11-seg模型，涵盖数据集准备、模型配置、训练过程及结果可视化。数据集包含4029张图像，分为训练、验证和测试集。训练后，模型在Mask mAP50指标上达到0.673，展示了良好的分割性能。