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深度学习的世界里，模型越来越复杂，数据集规模不断膨胀，单块GPU的算力已经难以满足需求。多GPU训练作为一种高效解决方案，能够大幅提升训练速度，缩短实验周期。本文将带你深入剖析多GPU训练的核心技术原…
今天要讲的不是GPT4o模型生图有多厉害，今天来讲一下背后的原理！他和Stable Diffusion的图像生成到底有什么区别？ 自回归模型与扩散模型：起源、区别与演进 自回归模型（Autoregre…
机器学习到底能干些啥？它的工作方式又有哪些不一样呢？ 我就用大白话给你讲清楚机器学习里的几种主要任务分类，保证让你听得懂、记得住！ No.1 机器学习任务，为啥要分类呢？ 想象一下，你刚买了一台超级聪…
先解释一下什么是机器学习？机器学习的核心是什么？ 机器学习（Machine Learning） 是让计算机通过数据自动学习规律，并用于预测或决策的技术。其核心是从数据中提取模式，代替人工规则，…
模型训练（Training）和推理（Inference）是深度学习中的两个核心过程。训练过程通过调整模型参数来优化模型性能，而推理过程则利用训练好的模型进行预测。 训练和推理在目标、过程、计算资源等方…
鲁棒性（Robustness），又称健壮性、稳健性，是一个在工程学、计算机科学、统计学、生态学以及许多其他领域都广泛使用的重要概念。 简单来说，鲁棒性指的是系统、组件、组织或概念在面对变化、压力、干扰…
深度学习的世界里，模型的性能往往取决于无数个细节，而超参数的设置无疑是其中最为关键的一环。超参数，这些在训练开始之前就需要设定的参数，就像是深度学习模型的“基因”，决定了模型的结构、学习速率以及优化方…
聊聊人工智能领域里最火的“三剑客”：机器学习 (Machine Learning)、深度学习 (Deep Learning) 和 强化学习 (Reinforcement Learning)。 听起来是…
人工智能的飞速发展中，深度学习成为了众多前沿技术的基石。特别是在自然语言处理（NLP）领域，注意力机制已经成为了不可或缺的技术之一。今天，我们将详细解析一种极具创新性的注意力机制——DeepSeek的…
DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于，在其基础模型 DeepSeek V3 之上，运用了多种强化学习策略。 本文将从一个可本地运行的基础模型起步，并参照其技术报告，完全从零开始构建 Deep…
