優(yōu)化自動(dòng)化測試設(shè)備的質(zhì)量和復(fù)雜性
人工智能在低代碼和無代碼開發(fā)中的作用
了解 RLAIF:使用 AI 反饋擴(kuò)展 LLM 對齊的技術(shù)概述
采用創(chuàng)新的FPGA 器件來實(shí)現(xiàn)更經(jīng)濟(jì)且更高能效的大模型推理解決方案
英國人工智能安全研究所發(fā)布最新 LLM 安全評估等公告
AI在軟件開發(fā)中的角色:輔助而非替代
生成式AI和機(jī)器人結(jié)合正在發(fā)生,英偉達(dá)通過Isaac平臺助力機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更緊密智能人機(jī)協(xié)作
借助 Tensor Core GPU、LLM和適用于RTX PC 和工作站的工具,NVIDIA為數(shù)百萬用戶帶來生成式AI
生成式 AI 通過 NVIDIA Isaac 平臺提高機(jī)器人的智能化水平
Arm 攜手行業(yè)領(lǐng)先企業(yè),共同打造面向未來的 AI 基礎(chǔ)
FPGA或CPLD來開發(fā)一個(gè)信號轉(zhuǎn)換模塊
預(yù)算:¥10000BMS系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
預(yù)算:¥50000