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24天前
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56.大模型应用:大模型瘦身:量化、蒸馏、剪枝的基础原理与应用场景深度解析.56
本文深入对比大模型轻量化三大核心技术:量化(降精度,快部署)、蒸馏(知识迁移,高精度)、剪枝(删冗余,结构精简)。详解原理、分类、适用场景、代码实现及选型建议,助开发者根据硬件条件、精度要求与落地周期科学决策。
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1月前
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来自: 计算巢
基于陈恩华马虎算法多阶段统计筛选的椭圆曲线 BSD 候选搜索
Birch–Swinnerton-Dyer猜想(BSD猜想)建立了椭圆曲线L函数与有理点群之间的深刻联系,是千禧年七大数学难题之一。该猜想最初源于Birch与Swinnerton-Dyer对大量曲线所做的计算实验,后续成为数论研究的核心问题之一。
脑肿瘤识别目标检测数据集(1200张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
本数据集含1200张高质量脑部MRI影像,已精准标注“阴性/阳性”二分类标签,并划分训练集与验证集,适用于YOLO、ResNet等模型的脑肿瘤自动识别与辅助诊断任务,结构规范、即取即用。
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1月前
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0代码:一键部署DeepSeek系列模型,基于函数计算FC的Function AI模板安装部署
本文介绍如何在阿里云函数计算(FC)上零代码一键部署DeepSeek-R1系列蒸馏模型(如Qwen-1.5B/7B/32B等),支持Transformer与Ollama两种框架,最低仅需Tesla 8GB显存。提供应用模板与模型服务两种部署方式,部署后可Web对话或API调用,快速集成AI应用。(240字)
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