在当今智能家居的浪潮中，人工智能（AI）与物联网（IoT）的融合正重新定义我们的日常生活。从智能摄像头监控家庭安全，到语音助手控制灯光和温度，这些应用依赖于实时AI推理来处理海量数据。然而，将AI推理部署在云端往往带来不可忽视的延迟、带宽消耗和隐私风险。边缘AI推理——即在本地设备上执行AI计算——
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25 Years of AI Magic: How Attention Mechanisms Sparked the Multimodal Transformer Revolution
The evolution of artificial intelligence over the past quarter-century has been nothing short of transformative, with the Transformer architecture...
Diffusion Model重构数据增强边界：高保真合成数据驱动模型训练新范式
在深度学习模型训练过程中，数据质量与多样性始终是决定模型性能的关键因素。传统数据增强方法面临模式单一、语义失真等固有局限，而基于生成对抗网络（GAN）的解决方案又受限于模式崩溃与训练不稳定问题。最新研究表明，扩散模型（Diffusion...