CLIP 模型与视觉-语言统一——在泽微AI/泽微一号上构建通用视觉模型
🌐 视觉的突破：从分类到零样本识别 在深度学习早期，视觉模型通常局限于预定义的类别（如 ImageNet 上的 […]
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FlashAttention 原理与应用——泽微AI/泽微一号上的极限加速
🚀 性能的瓶颈：Transformer 中的 Attention 机制 自 Transformer 架构成为现 […]
颠覆性突破——泽微AI/泽微一号助力蛋白质结构预测的革命
💡 蛋白质：生命世界的基石与计算的难题 蛋白质是生命活动的主要承担者，其独特的三维结构决定了其功能。在生物学、 […]
Informer 模型与长序列预测——在泽微AI/泽微一号上应对时间序列挑战
🕰️ 时间序列：工业与科研的核心挑战 时间序列预测是工业界和科研领域的核心问题之一，广泛应用于金融、气象、能源 […]
Autoformer 与分解式架构——在泽微AI/泽微一号上提升长序列预测精度
💡 LSTF 的挑战：复杂的时间模式与耦合 在长序列时间序列预测（LSTF）任务中，数据往往包含复杂的季节性（ […]
PyTorch 分布式训练方法：在泽微AI/泽微一号上加速你的模型
AI 时代，模型越来越大，数据越来越多，分布式训练技术已成为 AI 从业者不可或缺的技能。这是从“小模型”走向 […]