模态叠加法
收录了 模态叠加法 频道下的 30 篇内容
高科技行业为何倚重多物理场仿真技术
为了在快速发展的高科技行业中保持竞争力，制造商需要更快地将创新的新产品推向市场，同时降低开发成本和风险。统一建模和仿真 (MODSIM) 为设计人员和工程师提供所需的数据，让他们即使在设计的最初阶段也能做出明智的决策，从而加快开发速度。
快手结合知识图谱进行多模态内容理解
随着媒体传播形式转向多媒体为主流，在多模态内容理解AI技术开始显示出重要的作用。然而，目前AI展示的诸多能力，还停留在图像、语音等感知层面，多媒体内容理解却是多方面的叠加，相对于单一图像、语音的理解来说更加困难。在多媒体内容理解方面，快手在技术和应用层面，有不少经验值得借鉴。
快手 Y-tech 万鹏飞：短视频 UGC 智能创作中的 CV 技术和发展趋势
从产业的角度分享计算机视觉技术在短视频智能创作方向的应用和发展趋势。
中国软件重塑的关键一年：这 11 大领域迎来了自己的“ChatGPT 时刻” | 年终盘点
大模型只投入也没杀手级应用，2025年你跟吗？国内开源社区所存在独特问题：部分开源、放收款码，专家们怎么评价？Rust火得像邪教，明年我们学不？你是否处于我们盘点的这11大领域之中，是否错过了最大风口？......InfoQ一年一度的盘点，不仅是一份行业指南，更是一份对未来趋势的预测。
多传感器数据深度图的融合：最近基于深度学习的方法
最近讨论过数据层传感器融合问题，特别是最近采用深度学习方法估计深度图的方法。主要是激光雷达等深度传感器的数据比较稀疏分辨率低，好处是数据可靠性高；而摄像头传感器获取的图像比较致密并分辨率高，缺点是获取的深度数据可靠性差。下面介绍一下最近看到的深度学习方法。
LlamaFactory × 多模态 RAG × Chat-BI，万字长文揭秘 RAG 进化迷踪，打造专业 AI 助手！
你有没有想过，大模型如何更聪明地回答问题？🤔当传统 RAG 遇上多模态与商业智能（BI），会碰撞出怎样的火花？🤔
李彦宏：大模型幻觉基本消除，这是只靠想法就能赚钱的时代
智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来爆发点。
2024 年入局大模型，晚了吗？
AI未来将会像互联网和智能手机一样渗透到我们生活的方方面面～
知识结构化在阿里小蜜中的应用
本文介绍阿里小蜜体系中知识的结构化以及在实际场景中的应用。
京东金融 APP- 新交互技术“虚拟数字人”赋能世界杯主题营销
距离加文·伍德提出web3.0已经过去8年时间，这8年加文·伍德创建的以太坊大放异彩，同时由web3.0引出的数字人、元宇宙也生根发芽，茁壮成长，带来了非凡的用户体验。
飞桨新一代框架 3.0 正式发布：减少 Llama 预训练 80% 分布式核心代码，R1 满血版单机部署吞吐量翻倍
微分方程求解速度比PyTorch快115%。
理论 + 案例，带你掌握 Angular 依赖注入模式的应用
介绍了Angular中依赖注入是如何查找依赖，如何配置提供商，如何用限定和过滤作用的装饰器拿到想要的实例，进一步通过N个案例分析如何结合依赖注入的知识点来解决开发编程中会遇到的问题。
巅峰对谈：迈向 AGI 时代，除了优秀的大模型，还需要什么？丨 Fabarta& 蓝驰创投
回顾AI发展历程，符号推理、专家系统、代表概率连接主义的深度学习几大主流技术流派，彼此之间是此消彼长的过程。
深入解读自动驾驶行为预测和规划
最近看到关于自动驾驶行为预测和规划的一些文章，想在这里介绍一下，共分为上下两篇，本文是上篇。
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