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  • 本发明公开了一种多智能体协同对话数据构建方法、装置、设备及介质,应用于金融和医疗领域的场景,所述多智能体协同对话数据构建方法通过连接外部业务系统获取原始通话录音及自动语音识别文本,依次进行说话人分离与阶段划分、文本规范化与多维度结构化标注,...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可运用于医疗领域和金融科技领域,公开了大语言模型智能体的训练方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:初始化任务环境和大语言模型智能体的策略网络;并行采样多条完整的轨迹得到多条初始轨迹;将同一批次采样的所有初始轨...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种面向生产场景的多模态大模型系统、终端设备及存储介质。该系统包括:数据采集与解析模块,用于采集多模态数据;教师模型模块,用于配置构建异构多教师模型网络,根据目标终端设备的资源约束生成轻量型多模态子网络,...
  • 本发明公开了一种代码生成模型构建方法、装置、终端设备、存储介质及BI报表生成方法,属于BI报表生成领域,所述方法为:根据目标BI平台的历史用户行为日志、行业BI数据样本和BI分析需求标注语句对基础意图识别模型进行第一迭代训练,得到BI意图识...
  • 本发明涉及计算机视觉和图像处理技术领域,具体公开了一种应用于图像处理的量子启发纠缠注意力机制方法。该方法包括以下步骤:获取输入特征图,通过编码器将其映射为复数量子态;对量子态施加模拟的哈达玛门与相位门操作,实现态演化;对演化后的量子态执行纠...
  • 本发明涉及一种基于联邦学习的分布式语义通信方法,该方法利用联邦学习机制对语义通信模型进行协同训练,完成多用户图像的高效传输与重建任务,其中,语义通信模型包括语义编码器和语义解码器,语义编码器位于各用户终端,语义解码器位于中心服务器,语义通信...
  • 本申请实施例提供一种基于云控制的深度变分自编码器训练方法、装置和设备。应用于机器学习人工智能与数据分析技术领域,该方法通过包括:获取输入数据并进行归一化等预处理;将预处理后的数据输入自编码器编码网络,输出潜在变量的高斯云概念参数;将数据集输...
  • 本发明提供一种大模型低资源高效微调方法及系统,构建训练集,对预训练模型权重进行量化,并为部分权重矩阵配置低阶适应模块,基于层索引和范数为每个模块计算缩放因子;估计各变换器模块内存消耗,将内存消耗高且缩放因子均值低的模块设为梯度检查点,前向传...
  • 本公开提出一种数据处理方法、装置、存储介质和程序产品,涉及人工智能技术领域。本公开的一种数据处理方法,包括:根据输入数据获取第一编码;初始化预定数量的历史输出数据,预定数量大于1;根据历史输出数据和第一编码,并行输出预定数量的预测结果,包括...
  • 本公开提供了一种用于大语言模型的稀疏预测器训练方法、装置和计算机设备,涉及人工智能领域,实现方案为:获得输入特征,输入特征包括从图像、语音或文本中提取的词元特征;将输入特征输入大语言模型的门控层,得到真实激活值;将输入特征输入稀疏预测器,得...
  • 本申请提供一种指令增强方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,包括:对原始指令序列进行语义分析与正交解耦;对原始输入文本进行逻辑特征提取;基于大语言模型处理文本数据时在不同上下文位置的注意力保持率,将逻辑上下文划分为记忆区和遗...
  • 本发明公开了压缩机健康状态预测及预测模型训练方法、相关装置。该方法包括:获取压缩机在不同负载状态下的基础数据,将基础数据分成训练集和验证集;将训练集输入到已构建的神经网络模型,对神经网络模型进行训练,若神经网络模型损失函数的损失值大于预期损...
  • 本发明涉及模型训练加速技术领域,具体为一种基于GPU的深度神经网络加速推理方法,包括:获取训练数据集,对所述训练数据集进行划分,以得到多个子训练数据集,将所述多个子训练数据集均分至GPU训练集群的训练节点中;在所述训练节点中部署局部深度神经...
  • 本发明公开一种基于人工智能的问答交互方法、装置、设备及介质,涉及金融、保险、医疗以及银行等专业服务领域中的人工智能技术领域,包括:将历史对话分割为主题连贯的片段并构建为记忆单元;为每个单元生成语义嵌入向量与时间衰减权重以构成记忆库;基于用户...
  • 本公开涉及稀疏矢量量化DEPP神经网络的系统和方法。一种用于生成矢量量化的深度神经网络的方法包括接收包括一个或多个图像、文本信息、声音信息的训练数据集,用该训练数据集训练神经模型以调整与一个或多个深度神经网络层相关联的一个或多个参数,基于一...
  • 一种用于生成向量量化深度神经网络的方法,包括针对查询向量和键向量创建二进制掩码,其中创建二进制掩码包括用值1替换每个非零元素,计算查询和键向量的二进制掩码的逻辑与运算符,利用来自查询和键向量的二进制掩码的逻辑与运算符的结果来识别非零位的位置...
  • 本公开实施例公开了一种模型量化方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品,通过预设的可逆线性变换算子对全精度的第一模型的目标网络层进行数学等价重构变换,得到全精度的第二模型,从而使得变换得到的第二模型的第一权重矩阵的分布趋于各向同性以适配向量...
  • 本发明公开了一种基于自适应稀疏门控的序列处理与优化方法、系统、电子设备及存储介质,涉及人工智能与深度学习技术领域。该方法包括:执行惯性演化,利用惯性处理单元以线性复杂度常驻运行并更新隐状态;进行熵判决,计算反映预测不确定性的信息熵并生成门控...
  • 本申请公开了一种存算电路、芯片及相关方法,该存算电路包括:存储阵列,包括N对空间相邻的第一存储区域和第二存储区域,其中N≥1;N个线性运算模块,一个线性运算模块配置用于接收来自对应的一对存储区域的数据,以及执行来自第一存储区域的第一数据与来...
  • 本申请公开了一种存算电路、芯片及相关方法,该存算电路包括:存储阵列,包括N个存储区域,N≥2;N个线性运算模块,一个线性运算模块配置用于接收来自对应的存储区域的数据,以及执行来自对应的存储区域的数据与外部输入数据的线性运算;以及输入输出模块...
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