Red Hat представила дистрибутив Linux, оптимизированный для задач искусственного интеллекта
RHEL AI 主要设计用于与 IBM Granite 系列的大型语言模型配合使用。
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 2, April 2025
1）知识结构保存基于进化的多任务优化授课者：Yi Jiang，Zhi-hui Zhan，Kay Chen Tan，Sam Kwong，Jun Zhangpages：287-3012）贝叶斯贝叶斯贝叶斯贝叶斯贝叶斯对质量多样性的优化，可搜索质量多样性，并使用Coupled distriptor functore functore functore functor functions functions jeantor（s）： BrankePages: 302 - 3163) Machine Learning-Assisted Multiobjective Evolutionary Algorit
自然语言处理正在迅速发展，重点是针对特定任务优化大型语言模型 (LLM)。这些模型通常包含数十亿个参数，对定制提出了重大挑战。目标是开发高效且更好的方法来微调这些模型以适应特定的下游任务，而无需过高的计算成本。这需要创新的方法来处理 DeepSeek AI 研究人员提出专家专业微调或 ESFT，以减少高达 90% 的内存和高达 30% 的时间，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Number 3, June 2024
1) 深度学习在 B 型超声分割中的进展：综合综述作者：Mohammed Yusuf Ansari、Iffa Afsa Changaai Mangalote、Pramod Kumar Meher、Omar Aboumarzouk、Abdulla Al-Ansari、Osama Halabi、Sarada Prasad Dakua页数：2126 - 21492) 机器反学习：解决方案和挑战作者：Jie Xu、Zihan Wu、Cong Wang、Xiaohua Jia页数：2150 - 21683) MuralDiff：基于大规模预训练的古代壁画修复扩散作者：Zishan Xu、Xiaofeng
