「深度神经网络」共找到 807 篇相关文章
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算，忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法，提出用检索替代累加，还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究
本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法，指出传统数值求解范式有局限，物理信息神经网络（PINNs）虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究，形成工程流动问题分析框架与改进方法。
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
Nvidia GPU深度解析
文章深度解析Nvidia的B30A（传闻）、HGX H20、H100、B200和B300（Ultra）五款GPU，从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异，助读者选合适GPU。
LibTV这个邪修功能，大大减少AI视频抽卡次数！
作者分享在LibTV用「深度动作捕捉」功能做AI视频，将视频动作提取成深度图，可减少AI视频生成失败率，且不花积分，深度图管几何，提示词管外观，提一次能用多次。
Clawdbot 深度拆解： 7 个问题看懂它。
近日，AI技术圈焦点是开源项目Clawdbot（已改名Moltbot）。它是“全天候Jarvis”，GitHub星标超8万。本文深度拆解，介绍其概念、对比同类、分析独特魅力、创意场景、安装配置、运行原理及面临的挑战。
第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。