标签： 知识蒸馏

在当今数据驱动的时代，数据的获取已不再是难题，但高质量标签数据的稀缺性却成为了制约人工智能发展的瓶颈。自监督学习作为一种新兴的学习范式，正以其独特的优势在无标签数据领域大放异彩。本文将深入探讨自监督学习在无标签数据中的应用优势，并提出一套切实可行的技术解决方案。自监督学习的核心在于通过设计巧妙的预训

在当今数据驱动的时代，数据的获取已不再是难题，但高质量标签数据的稀缺性却成为了制约人工智能发展的瓶颈。自监督学习作为一种新兴的学习范式，正以其独特的优势在无标签数据领域大放异彩。本文将深入探讨自监督学习在无标签数据中的应用优势，并提出一套切实可行的技术解决方案。自监督学习的核心在于通过设计巧妙的预训

在当今技术驱动的世界中，人工智能（AI）已经成为推动实时应用发展的核心力量。然而，随着AI模型的复杂性和数据量的不断增加，如何在保证高精度的同时实现高效的推理优化，成为了技术领域的一大挑战。本文将深入探讨AI推理优化在实时应用中的技术突破，并提供一套完整的解决方案，涵盖从模型压缩到硬件加速的多个层面

随着人工智能技术的快速发展，AI推理的优化已成为推动实际应用落地的关键环节。无论是边缘计算、实时决策还是大规模部署，高效的推理性能都直接影响着用户体验和成本效益。本文将从模型压缩、量化、知识蒸馏、硬件加速等多个角度，深入探讨AI推理优化的核心技术手段，并提供详细的解决方案。 ...

在人工智能领域，大模型持续学习中的灾难性遗忘现象已成为制约技术发展的关键障碍。本文提出融合动态知识蒸馏、梯度投影正交化、混合数据回放的三位一体解决方案，通过理论推导与实验验证，展示其在多任务场景下的显著效果。 一、灾难性遗忘的深层机制 ...