- 时间安排2022年05月27日 — 2022年05月30日 No.1 第一天 一、 机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是 人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。 二、深度学习简介与经典网络结构介绍... 时间安排2022年05月27日 — 2022年05月30日 No.1 第一天 一、 机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是 人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。 二、深度学习简介与经典网络结构介绍...
- 本文系统阐述机器学习领域中三大关键范式——迁移学习（Transfer Learning）、领域适应（Domain Adaptation）和多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）的技术原理、方法论差异及其协同潜力。迁移学习聚焦于将预训练模型的知识迁移至新任务；领域适应致力于解决跨领域分布偏移带来的性能下降问题；多任务学习通过联合建模实现任务间的相互增强。三者共同构成了应... 本文系统阐述机器学习领域中三大关键范式——迁移学习（Transfer Learning）、领域适应（Domain Adaptation）和多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）的技术原理、方法论差异及其协同潜力。迁移学习聚焦于将预训练模型的知识迁移至新任务；领域适应致力于解决跨领域分布偏移带来的性能下降问题；多任务学习通过联合建模实现任务间的相互增强。三者共同构成了应...
- 感谢您的认可！当然，我很乐意帮助。以下是对它们的简要介绍： 迁移学习（Transfer Learning）迁移学习是一种机器学习技术，其中模型从一个任务领域中学习，然后将知识迁移到另一个任务领域。这种方法通常用于应对数据不足的情况，或者在目标任务上训练模型时提高性能。迁移学习常见的两种策略包括：指示器特征表示（Inductive Transfer）：使用源域中预训练的模型，作为目标任务的特征... 感谢您的认可！当然，我很乐意帮助。以下是对它们的简要介绍： 迁移学习（Transfer Learning）迁移学习是一种机器学习技术，其中模型从一个任务领域中学习，然后将知识迁移到另一个任务领域。这种方法通常用于应对数据不足的情况，或者在目标任务上训练模型时提高性能。迁移学习常见的两种策略包括：指示器特征表示（Inductive Transfer）：使用源域中预训练的模型，作为目标任务的特征...
- WorldSimBench: 迈向作为世界模拟器的视频生成模型Qin Y, Shi Z, Yu J, et al. Worldsimbench: Towards video generation models as world simulators[J]. arXiv preprint arXiv:2410.18072, 2024. 1. 引言与研究背景在采取行动之前，人类会基于目标和对当... WorldSimBench: 迈向作为世界模拟器的视频生成模型Qin Y, Shi Z, Yu J, et al. Worldsimbench: Towards video generation models as world simulators[J]. arXiv preprint arXiv:2410.18072, 2024. 1. 引言与研究背景在采取行动之前，人类会基于目标和对当...
- Phi-4 技术报告深度解读Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 引言：小模型的强大潜能微软研究院在2024年12月发布的 phi-4 是一个仅有140亿参数的语言模型，却在多个推理任务上展现出与千亿参数级别模型相媲美的性能。这个成... Phi-4 技术报告深度解读Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 引言：小模型的强大潜能微软研究院在2024年12月发布的 phi-4 是一个仅有140亿参数的语言模型，却在多个推理任务上展现出与千亿参数级别模型相媲美的性能。这个成...
- Phi-3 技术报告：手机本地运行的高能力语言模型Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 1. 引言与背景人工智能在过去几年的惊人进步很大程度上归功于全球范围内对不断扩大模型和数据集规模的努力。大型语言模型(LLMs)的参数量从五年前... Phi-3 技术报告：手机本地运行的高能力语言模型Abdin M, Aneja J, Behl H, et al. Phi-4 technical report[J]. arXiv preprint arXiv:2412.08905, 2024. 1. 引言与背景人工智能在过去几年的惊人进步很大程度上归功于全球范围内对不断扩大模型和数据集规模的努力。大型语言模型(LLMs)的参数量从五年前...
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- EdgeMark：嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统Wang X, Jia W. Optimizing edge AI: a comprehensive survey on data, model, and system strategies[J]. arXiv preprint arXiv:2501.03265, 2025. 1. 引言与背景人工智能技术的快速发展正在从根本上改变数... EdgeMark：嵌入式人工智能工具的自动化与基准测试系统Wang X, Jia W. Optimizing edge AI: a comprehensive survey on data, model, and system strategies[J]. arXiv preprint arXiv:2501.03265, 2025. 1. 引言与背景人工智能技术的快速发展正在从根本上改变数...
- AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索Klinkhammer D. AI-ANNE:(A)(N) eural (N) et for (E) xploration: Transferring Deep Learning Models onto Microcontrollers and Embedded Systems[J]. arXiv preprint arXiv:2501.... AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索Klinkhammer D. AI-ANNE:(A)(N) eural (N) et for (E) xploration: Transferring Deep Learning Models onto Microcontrollers and Embedded Systems[J]. arXiv preprint arXiv:2501....
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- 模型量化技术简要详解 模型量化的本质与基础原理模型量化技术本质上是一种精度与效率的权衡艺术。想象一下，如果我们用数字来记录一个房间的温度，使用小数点后十位的精度（如23.1234567890°C）虽然非常精确，但在日常生活中，精确到小数点后一位（23.1°C）就足够了。模型量化的核心思想与此类似——将神经网络中的高精度浮点数（通常是32位浮点数，FP32）转换为低精度的整数表示（如8位整数... 模型量化技术简要详解 模型量化的本质与基础原理模型量化技术本质上是一种精度与效率的权衡艺术。想象一下，如果我们用数字来记录一个房间的温度，使用小数点后十位的精度（如23.1234567890°C）虽然非常精确，但在日常生活中，精确到小数点后一位（23.1°C）就足够了。模型量化的核心思想与此类似——将神经网络中的高精度浮点数（通常是32位浮点数，FP32）转换为低精度的整数表示（如8位整数...
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- 在人工智能（AI）领域，AI Agent的快速适应能力是衡量其智能程度的重要指标之一。传统的AI模型通常需要大量的训练数据才能够适应新环境，但随着问题的复杂性增加，这种方法往往效率低下且无法满足快速变化的需求。元学习（Meta-Learning）作为一种研究如何使模型能够“学习如何学习”的技术，为提升AI Agent的快速适应能力提供了新的思路。 在人工智能（AI）领域，AI Agent的快速适应能力是衡量其智能程度的重要指标之一。传统的AI模型通常需要大量的训练数据才能够适应新环境，但随着问题的复杂性增加，这种方法往往效率低下且无法满足快速变化的需求。元学习（Meta-Learning）作为一种研究如何使模型能够“学习如何学习”的技术，为提升AI Agent的快速适应能力提供了新的思路。
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