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模型轻量化前沿信息_模型轻量化技术(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

模型轻量化

「Llama 3.2 重磅发布」此次 Meta 与 Hugging Face 合作推出了多模态和轻量化模型，让 Llama 不仅能“看见”世界，还能直接在设备上运行，为生成式 AI 带来更多可能。 Llama 3.2 的亮点：多模态模型 Llama 3.2 Vision：支持图片与文本结合推理，适用于文档问答、图像检索等任务。轻量化文本模型 1B 和 3B：可本地部署、支持多语言，非常适合提示词优化和知识检索等任务。 Llama Guard 3：多模态输入安全防护模型，检测有害提示词和响应。强劲的性能与广泛的应用： Llama 3.2 Vision 提供 11B 和 90B 两种规格，适用于消费级 GPU 和大规模应用。 1B 和 3B 轻量化模型支持本地设备的离线运行，并能通过 Llama.cpp 或 WebGPU 在浏览器中实现推理。快速部署与微调支持：通过 Hugging Face Transformers 轻松集成，支持 AWS、Google Cloud 等云平台。在单 GPU 上微调 11B Vision 模型，探索官方教程学习更多。

风火轮致敬四叶草：阿尔法罗密欧经典再现 𐟍€ 探索风火轮的又一力作，这款阿尔法罗密欧Giulia Sprint GTA模型，源自意大利汽车文化系列，以其独特的魅力和细节赢得了收藏家的青睐。以下是对这款模型的深入剖析： [一R] 首先，这款模型忠实于历史，其涂装灵感来源于苏富比拍卖行的一台竞拍车。原型车实际上是GTA 1300 Junior车型，这一细节在后备箱盖上得以体现。风火轮的这款GTA并未复制前后镀铬防撞条，因为原型车是公路版本（Stradale），而风火轮的模具则是为竞赛版本（Corsa）设计，以实现轻量化目标。 [二R] 其次，这款模型在涂装和细节上做到了极致还原。翼子板上的四叶草𐟍€、腰身上的绿色灵魂勾线、轮毂款式以及座椅颜色，都精准地再现了原型车的风貌。风火轮的精湛工艺，使得这款模型不仅外观迷人，更在细节上经得起推敲。 𐟍€ 对于收藏家和车迷来说，这款模型无疑是一次视觉盛宴。它不仅是一款精致的模型，更是对经典设计的致敬。快来欣赏这款融合了博通工作室经典设计语言的模型，感受它独特的魅力吧！

凯迪拉克2026年F1亮相，自研引擎！ 2024年11月25日，F1世界一级方程式锦标赛官网宣布了一个令人振奋的消息：通用汽车与F1达成协议，凯迪拉克品牌将在2026年正式加入国际汽联一级方程式世界锦标赛，成为第11支车队。𐟎‰ 通用汽车明确表示，车队将命名为“通用 / 凯迪拉克”，以凯迪拉克品牌作为车队的代表形象出战F1赛场。通用汽车将作为引擎供应商加入，前期先以客户车队的身份参赛。𐟏Ž️ 为了实现这一目标，通用汽车计划在2026年和2027年使用法拉利的引擎作为过渡，但从2028年开始，车队将使用自研的动力单元。𐟔犊车队将接手安德雷蒂现有的F1项目，并使用位于英国银石的新工厂。安德雷蒂在银石工厂已经打造了2026赛车的风洞模型，并招募了大量员工。𐟏튊马里奥・安德雷蒂将担任车队总监。车队计划至少使用一位美国车手，并打算将团队总部设在美国，同时在英国建设分部。𐟏 F1赛事是汽车技术的前沿试验场，凯迪拉克的加入无疑将推动自身技术的快速发展和创新。在动力单元技术、空气动力学、轻量化材料等方面，凯迪拉克需要不断探索和应用新技术，而这些技术的研发成果未来有可能转化为量产车型的技术，从而提升凯迪拉克民用汽车的性能和竞争力。𐟚€

点云语义分割的三大创新思路 𐟒ᠨ𝻩‡化点云语义分割模型的研究点云语义分割在自动驾驶和机器人等场景中有着广泛的应用，这些场景对环境感知算法的实时性要求非常高。尽管近年来点云语义分割的实时性有了显著提升，但与图像语义分割相比仍存在较大差距，且对计算资源的要求也较高。如何在有限的计算资源下实现轻量化的高实时性点云语义分割，从而推动其在大规模实际场景中的应用，是一个值得深入研究的方向。 𐟒ᠦ— 监督、半监督点云语义分割方法的研究点云语义分割依赖于大规模数据集，但点云数据规模大且标注难度高，标注过程耗费大量时间、人力和财力。无监督和半监督方法能够在没有标注信息或仅有少量标注信息的情况下完成网络训练。因此，如何摆脱对大规模人工标注的依赖，加速点云语义分割网络的训练效率和迭代周期，对三维环境感知的实际应用具有重要意义。 𐟒ᠩℨ𛃥䧦补ž‹在点云语义分割中的研究预训练大模型基于海量数据和超大规模神经网络学习具有强泛化性的知识。近年来，自然语言处理和图像理解领域涌现出了大量预训练大模型。虽然数据模态有差异，但各模态数据在语义空间的一致性已经得到证明。因此，如何将在文本和图像数据中训练的大模型运用到点云语义分割的研究中，将为点云语义分割引入海量的既有知识，从而为点云语义分割开辟更多的可能，这是一个值得研究的问题。

科大讯飞AM30智能鼠标：高效办公新选择科大讯飞AI智能鼠标AM30以其卓越的智能化功能和人性化的设计，成为了广大用户的新宠。这款鼠标不仅搭载了星火认知大模型AI，还集成了众多实用功能，让工作和学习变得更加轻松高效。 𐟔砦™𚨃𝥌–功能：AM30的最大亮点在于其智能化功能。通过搭载星火认知大模型AI，这款鼠标能够支持智能生成PPT、问答、写作、绘画等多种功能。无论是制作精美的演示文稿，还是进行高效的文字处理，AM30都能轻松应对。此外，它还能实现23种方言、66种外语的同步转写，每分钟可语音输入400字，极大地提高了输入效率。 𐟎蠨ˆ’适手感：AM30的重量只有61g，属于轻量化设计，操作手感非常舒适。搭配了静音按键，点击没有噪音，且敲击感很舒服。搭配了450mAh电池，可以带来优秀的续航能力。 𐟌 智能翻译：AM30还支持智能翻译功能。这款鼠标可支持120多种语言实时翻译，四大领域专业术语均可识别，为跨国交流、学术研究和商务合作提供了极大的便利。无论是与外国友人交流，还是阅读外文资料，AM30都能让你轻松应对。 𐟓„ 文字处理：在文字处理方面，AM30同样表现出色。它支持文字提取、图片、PDF文档文字提取等功能，能够快速将各种格式的文本转化为可编辑的形式，让工作和学习变得更加高效。 𐟔— 多模式连接：AM30支持蓝牙、有线、2.4G等三模连接，可用性高，无论你是使用台式电脑，还是笔记本电脑，都能轻松连接。 𐟒ᠩ똦€稃𝩅置：AM30搭配了新一代传感器，最高可支持DPI至5000，支持125HZ、250HZ、500HZ、100HZ回报率调节，所以它的灵敏度很高，操作舒适。这种高性能的配置使得AM30在应对各种复杂场景时都能表现出色。 𐟖𑯸 多设备连接：AM30支持同时连接三设备，并可任意切换。无需重新配对即可直接用，这一功能极大地提高了用户的工作效率。无论是同时处理多个工作任务，还是在不同设备间切换使用，AM30都能让你轻松应对。 𐟎蠥䖨炨𜚥œ襤–观设计上，AM30同样充满了创新。它的外观造型轻巧，有白色、绿色、黑色、蓝色等多种颜色可选，满足不同用户的个性化需求。同时，滚轮尾部还设计有多色、多情境模式的灯光组合，可自定义调节，让鼠标的使用体验更加丰富多彩。科大讯飞AM30智能鼠标的出现，无疑为工作和学习带来了革命性的变革。

𐟒𛥍Ž为MateBook X Pro探秘 𐟔 2024年4月11日，华为鸿蒙生态春季沟通会上，一款全新的高性能笔记本MateBook X Pro惊艳亮相。它凭借极致轻薄与强大性能的结合，引发了61万人的围观！ 𐟒꠨復œ𚦐�𝥍Ž为自研云隼架构，成功解决了轻量化与高性能的平衡问题，实现了笔记本的轻便与强大。厚度仅13.5毫米，重量980克，是1kg内唯一搭载英特尔酷睿Ultra 9高性能处理器的笔记本哦！ 𐟒ᠥœ覙𚦅稃𝥊›上，华为MateBook X Pro依托大模型、端云协同及全场景优势，针对办公、学习、创作、生活等场景进行全面优化，越来越懂你！ 𐟌ˆ 镁合金机身比传统铝合金更轻更薄，柔性OLED屏幕也大幅减轻整机重量。Super Turbo技术则从底层调优，智能感知使用场景，带来更优功耗、高效性能和流畅体验。 𐟔‹ 电池方面，140W超级快充让你充电10分钟就能办公3小时！而且，它还获得了德国莱茵T㜖 Eye Comfort 3.0认证，长时间工作也能减少眼睛疲劳哦！ ✨ 总的来说，华为MateBook X Pro是一款集美学、创新、智慧于一体的旗舰笔记本，绝对值得你关注！

BLEU详解：评估核心 BLEU，全称Bilingual Evaluation Understudy，是机器翻译和文本生成评估中的核心指标。它的核心思想是通过比较生成文本与参考文本的n元组（n-grams）匹配度来计算分数。 BLEU的特点 𐟌 自动化：不需要人工评分，效率高。语言无关：适用于任何语言。轻量化：计算简单，适合大规模使用。 BLEU的计算方法 𐟧元组匹配：将生成文本和参考文本分解为n元组，统计匹配次数。精确率：计算生成文本中每个n元组与参考文本n元组的匹配比例。加权几何平均：对不同长度的n元组精确率取加权几何平均。长度惩罚（BP）：防止生成过短文本得高分。最终得分：综合精确率和长度惩罚计算BLEU分数。 BLEU的优缺点 𐟌Ÿ 优势：效率高：自动化计算，适合大规模评估。通用性强：语言无关。标准化：成为机器翻译领域的评估基准。局限：忽视语义：只关注词汇匹配，无法捕捉句子语义。对长句敏感：少量错误可能显著降低分数。依赖参考文本：多参考文本能显著提高分数，但难以全面衡量语言多样性。应用场景 𐟓‹ 机器翻译：测试翻译模型输出质量。例如，比较翻译结果与参考翻译的n元组匹配。文本生成：评估生成的摘要、标题等与目标文本的相似度。多模态生成：检测图像描述生成结果与参考描述的匹配程度。最佳实践 𐟒እ䚥‚考文本：提供多个参考文本可提高评估覆盖面。选择适当n元组：n=1衡量词汇匹配；n≥2关注短语和句子结构。结合其他指标：补足BLEU在语义衡量上的不足，如ROUGE、METEOR。优化长度惩罚：确保生成文本长度适中。分数解释谨慎：BLEU仅反映形式匹配，不直接代表质量。 BLEU的改进方法 𐟚€ 加权BLEU：增加长n元组的权重。语义扩展：结合词向量（如BERT）衡量语义相似性。 BLEURT：将BLEU与深度学习结合，捕捉更深层次语义。 METEOR：在BLEU基础上加入同义词匹配与词形变化。案例分析 𐟓Š 机器翻译评估：提供多组参考翻译，分别计算两模型BLEU分数，选择得分更高者。例如，模型A得分0.75，优于模型B的0.65。自动摘要评估：比较生成摘要与人工摘要的n元组匹配。BLEU得分0.82，表明生成摘要接近人工水平。

8种方法优化YOLO模型性能 1️⃣ 引入注意力机制：通过加入注意力机制，如CBAM（Convolutional Block Attention Module）或ECA（Efficient Channel Attention），可以帮助模型更专注于图像中的关键区域，从而提高检测的准确性。𐟔𐟑€ 2️⃣ 替换卷积和block结构：采用新型的网络结构，如RepVGG或PP-LCNet，可以在保持计算效率的同时，提升模型的表达能力。𐟛 ️𐟚€ 3️⃣ 更换backbone和head：选择轻量化的网络作为backbone，如MobileNetV3或ShuffleNetV2，可以减少模型的计算量，同时保持或提升检测性能。𐟌Ÿ𐟏ƒ‍♂️ 4️⃣ 优化器选择：尝试使用AdamW等优化器，可能会在特定情况下带来性能的提升。𐟏‹️‍♂️𐟓ˆ 5️⃣ 数据增强：通过随机裁剪、缩放、旋转、色彩调整等技术，可以模拟多变的环境条件，增强模型的泛化能力。𐟌ˆ𐟎芊6️⃣ 迁移学习：利用在大规模图像数据集上预训练的YOLO模型作为起点，通过迁移学习技术进行微调，可以提升训练效率和识别性能。𐟏ƒ‍♀️𐟔„ 7️⃣ 多模态融合：结合语音、文本等其他模态信息，采用多模态学习方法进行手势识别，以更全面地捕捉人类的情感和意图。例如，SuperYOLO通过融合多模态数据，并利用辅助超分辨率学习，同时考虑检测精度和计算成本，对多尺度对象进行高分辨率对象检测。𐟗㯸𐟓𐟑️‍𐟗诸 8️⃣ 跨域适应性：研究跨文化、跨年龄组的手势识别，通过领域自适应技术提高模型在不同人群和环境中的泛化能力。例如，DA-YOLO通过设计两个新的领域自适应模块来解决领域移位问题，并提出了一种用于一级检测器的领域自适应范式。𐟌𐟔„

【饮品】新中式茶饮品牌茉莉奶白完成近亿元融资，阿里本地生活领投（快消品讯）近日，新中式茶饮品牌茉莉奶白宣布完成近亿元融资，由阿里本地生活领投，向阳资本担任本轮融资独家财务顾问。此次融资将主要用于产品研发、品牌投入、供应链提升以及团队建设，并赋能加盟合作伙伴，持续打造轻量化模型。网页链接#

yolov9改进 𐟚€𐟚€𐟚€ 探索轻量化之王MobileNetV4的奥秘！拥有87%的Top-1精度，手机推理速度仅需3.8ms，让你的AI应用飞起来！ 𐟔𐟔𐟔 创新亮点：引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）以及新颖的额外深度可分（ExtraDW）变体技术的统一且灵活的结构。 𐟓‰𐟓‰𐟓‰ MobileNetV4的轻量级backbone改进显著，从238.9 GFLOPs降低至209.3 GFLOPs，为YOLOv9的优化提供了强有力的支持。 𐟔簟”簟”砙OLOv9的改进策略：通过优化主干backbone，引入轻量化之王MobileNetV4，实现性能的飞跃提升。 𐟓Š𐟓Š𐟓Š 性能对比：MobileNetV4在各种模型家族中表现出色，与MobileNetV3、V2、V1以及FastViT等模型相比，其在手机推理速度上具有明显优势。 𐟓ˆ𐟓ˆ𐟓ˆ 创新方向：《YOLOv9魔术师专栏》将从多个方向进行创新，包括但不限于backbone的优化、轻量化技术的引入以及模型性能的提升。