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人工智能在智能语音助手中的自然语言处理与语义理解
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音频基座大模型FunAudioLLM体验评测
一文带你详细了解音频基座大模型FunAudioLLM
探索AIGC的底层技术：人工智能通用计算架构
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企业内训｜AI/大模型/智能体的测评/评估技术-某电信运营商互联网研发中心
本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的互联网研发中心的AI算法工程师设计，已于近日在广州对客户团队完成交付。课程聚焦AI算法工程师在AI、大模型和智能体的测评/评估技术中的关键能力建设，深入探讨如何基于当前先进的AI、大模型与智能体技术，构建符合实际场景需求的科学测评体系。课程内容涵盖大模型及智能体的基础理论、测评集构建、评分标准、自动化与人工测评方法，以及特定垂直场景下的测评实战等方面。
2024通义语音AI技术图景，大模型引领AI再进化（1）
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智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
【10月更文挑战第21天】
本文深入探讨了智能语音识别技术的发展脉络、当前主要技术特点及面临的挑战，并展望了其未来的发展趋势。通过分析传统声学模型与深度学习技术的融合、端到端建模的兴起以及多模态交互的探索，揭示了智能语音识别技术向更高精度、更强鲁棒性迈进的必然趋势。同时，文章也指出了数据隐私、噪声干扰等挑战，并提出了相应的解决方案和研究方向，为智能语音识别技术的未来发展提供了参考。
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如何让Transformer在GPU上跑得更快？快手：需要GPU底层优化
Transformer 对计算和存储的高要求阻碍了其在 GPU 上的大规模部署。在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding 移除以及 GEMM 配置等优化方法。
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