什么是 LoRA（Low-Rank Adaptation）？一文读懂低秩适配技术原理
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的大型模型微调技术，通过低秩矩阵分解对模型权重进行增量更新，显著降低计算资源与显存消耗。本文AI铺子深入浅出地讲解LoRA的原理、...
什么是 AI Alignment？一文读懂人工智能价值观对齐
AI Alignment（人工智能对齐）这一新兴交叉学科。作为AI安全领域的核心分支，对齐问题既涉及技术层面的模型训练，也涵盖伦理学、社会学、法学等多维度的价值判断。本文AI铺...
提升NLP大模型性能的七大文本预处理技巧
NLP作为人工智能的核心领域，其模型性能高度依赖输入数据的质量。文本预处理作为NLP任务的第一环节，通过清洗、标准化和结构化原始文本，能够显著提升模型对语义的理解能力...
如何高效进行模型剪枝？五大实用策略提升性能与精度平衡
在深度学习模型部署中，模型大小与推理效率的矛盾始终是核心挑战。模型剪枝技术通过移除冗余参数，成为解决这一问题的关键手段。本文AI铺子将从重要性评估、结构化剪枝、动...
模型剪枝的类型有哪些？结构化 vs 非结构化剪枝详解
在深度学习模型部署过程中，模型大小与推理效率的平衡始终是核心挑战。模型剪枝技术通过移除冗余参数，成为解决这一问题的关键手段。根据剪枝粒度与硬件适配性差异，模型剪...
模型剪枝与其他压缩技术对比：剪枝、量化、蒸馏有何区别？
随着深度学习模型参数量突破千亿级，模型压缩技术成为连接实验室研究与工业落地的关键桥梁。其中，模型剪枝、量化与知识蒸馏作为三大主流压缩方法，因其技术路径差异显著，...
什么是模型剪枝（Model Pruning）？——深度学习模型压缩入门解析
模型剪枝（Model Pruning）作为一种经典的模型压缩技术，通过移除神经网络中冗余的权重或结构，在保持模型性能的同时显著降低计算和存储开销。本文AI铺子将从剪枝的基本原理...
深度学习中的微调是什么意思？零基础也能懂的技术解析
在深度学习领域，我们常听到微调这个关键词。微调（Fine-tuning）的核心逻辑，就是让这个“通才”通过少量特定任务数据的学习，快速适应新任务，成为“专才”。这一过程无需...
CV基础知识全解析：像素、卷积、特征提取一次搞明白
计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能的核心领域，其技术基础建立在像素处理、卷积运算与特征提取三大支柱之上。本文AI铺子将从底层原理出发，系统解析这三个关键...
CV(Computer Vision)是什么意思？一文搞懂计算机视觉的核心概念与应用场景
在人工智能飞速发展的今天，计算机视觉（CV） 正让机器“看懂”世界成为现实。从刷脸解锁到自动驾驶，从医学影像分析到智能监控，CV技术已悄然渗透到我们生活的方方面面。那...