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  • pdf文档 TVM工具组

    绝赞招聘中 TVM CAFFE 前端 2019·11·16绝赞招聘中 TVM 在平头哥 • 工具链产品 平头哥芯片平台发布的配套软件中, TVM 是工具链产品的重要组成部分: 负责将预训练好的 caffe 或者 tensorflow 的模型,转换到 LLVM IR,最后生成可以在无剑 SoC 平台上 执行的二进制。绝赞招聘中 为何添加 caffe 前端? 客户需求 评估 评估阶段:客户用于评估芯片的网络,caffe 模型占很大比重。 竞品已支持 caffe 前端 当前各大芯片厂商的部署工具大多数都支持,支持 caffe 前端有利于提高竞争力。 开源社区 存量的开源 caffe 网络模型众多,TVM 直接支持 caffe 让大家更方便尝试 caffe 资源。绝赞招聘中 当前进度 无 caffe 依赖 from_caffe 直接导入 caffe 模型文件,不需要预先安装 flatten / normalize / crop / proposal / roipooling / permute / priorbox绝赞招聘中 未来 命令行工具 将 caffe 模型转换的功能,通过一组命令行工具提供,命令行工具支持 windows / linux 平台。 支持更多 caffe op / net 随着客户需求和社区发展,提供更多的 caffe 分支变种的 op / net
    0 码力 | 6 页 | 326.80 KB | 5 月前
    3
  • pdf文档 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 12. 一个 I/O 项目:构建命令行程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 14.1. 采用发布配置自定义构建 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 498 21. 最后的项目:构建多线程 web server . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 25 天前
    3
  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观,坚持发展和安全并重,以促 进人工智能创新发展为第一要务,以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点,构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制,压实相关主 体安全责任,打造全过程全要素治理链条,培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态,推动人工智能健康发展和规范应用,切实维护国 理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题,可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 (a)缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包,以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点,还可能被恶意植入后门,存在被触发和攻击利用的风险。 (b)算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施,涉及多源、 边界传递等风险。 (c)供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒,恶意阻断 全球人工智能供应链,带来突出的芯片、软件、工具断供风险。 3.2 人工智能应用安全风险 3.2.1 网络域安全风险 (a)信息内容安全风险。人工智能生成或合成内容,易引发虚假信息传播、 歧视偏见、隐私泄露、侵权等问题,威胁公民生命财产安全、国家安全、意识
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
    3
  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具,具有行动能力  调用企业专业知识,更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook,实现流程自动化  通过目标拆解,多次调用大模型以及专家模型协同,形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具,Agent是能够自主工作的数字员工,是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 建立强大生态,成为全球人工智能根技术,无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入,获得全球最大影响力  改变中美竞争格局:美国是闭源封闭垄断思路,中国领导开源 文化,加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国,普及率超过美国, 使用AI人口超过美国总人口,且直接用上最先进的DeepSeek-R1 DeepSeek颠覆式创新——开源 33政企、创业者必读 新时代下的集中力量办大事 响应:响应速度更快,用户体验更好 部署:可以私有化部署,保障政府企业数据安全 训练:不需要从头训练,只需要专业知识库或者微调就可以 人才:大模型训练复杂程度降低,对人才要求也降低 工具:已经有全套工具 走专业化大模型 之路,大模型落 地门槛大幅降低 从原子弹变成 「茶叶蛋」 52政企、创业者必读 基于DeepSeek是打造专业大模型、 垂直大模型、场景大模型的最佳选择 D
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
    3
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