Thành phố Cuồng loạn

Giới thiệu về LightOnOCR-2-1B Việc chuyển đổi dữ liệu từ hình ảnh hoặc tài liệu giấy sang định dạng văn bản (OCR) thường gặp nhiều khó khăn như sai lệch ngôn ngữ, cấu trúc phức tạp hoặc yêu cầu phần cứng lớn. LightOnOCR-2-1B được phát triển để giải quyết các rào cản này. Với kích thước mô hình chỉ 1 tỷ tham số (1B), công cụ này hỗ trợ nhận diện ...

Giới thiệu về Deep Learning và Neuron Deep Learning là một nhánh của Machine Learning, mô phỏng cách hoạt động của bộ não con người thông qua các mạng neural nhân tạo. Đơn vị cơ bản của mạng neural là neuron, một mô hình toán học đơn giản hóa của tế bào thần kinh sinh học. Mỗi neuron nhận đầu vào, nhân với trọng số, cộng thêm bias và chạy qua m ...

Tổng quan về mô hình Qwen3-ASR-0.6B Qwen3-ASR-0.6B là một bước tiến mới trong lĩnh vực nhận dạng giọng nói tự động (ASR) với kích thước siêu nhỏ gọn chỉ 600 triệu tham số. Được xây dựng trên nền tảng Qwen3-Omni và bộ mã hóa âm thanh AuT tự phát triển, mô hình này được tối ưu hóa cho các tác vụ đa ngôn ngữ, đòi hỏi độ trễ cực thấp và khả năng xử ...

Giới thiệu về Vectorflow và Huấn luyện Mô hình Vectorflow là một thư viện học máy mạnh mẽ, cung cấp các công cụ toàn diện cho toàn bộ quy trình phát triển mô hình. Bài viết này sẽ đi sâu vào các giai đoạn chính khi làm việc với Vectorflow, từ việc chuẩn bị tập dữ liệu, xây dựng kiến trúc mạng nơ-ron, lựa chọn hàm mất mát phù hợp cho đến cấu ...

CLIP-as-service là một giải pháp mã nguồn mở mạnh mẽ được thiết kế để xử lý các tác vụ embedding (nhúng vector) văn bản và hình ảnh ở quy mô lớn. Dựa trên mô hình CLIP của OpenAI, công cụ này cung cấp khả năng tính toán vector, suy luận và xếp hạng, giúp các kỹ sư dễ dàng xây dựng các hệ thống tìm kiếm đa phương thức (cross-modal search) và khớ ...

Giới Thiệu về Mạng Nơ-ron Đồ Thị Mạng Nơ-ron Đồ Thị (Graph Neural Network, GNN) là một lớp mô hình học sâu chuyên biệt được phát triển để xử lý hiệu quả dữ liệu có cấu trúc đồ thị. Trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống và khoa học, dữ liệu thường được biểu diễn dưới dạng các mối quan hệ phức tạp, ví dụ như mạng xã hội, hệ thống khuyến nghị sản phẩ ...

Một trong những ứng dụng quan trọng của công nghệ thị giác máy tính là phân đoạn hình ảnh thực phẩm, giúp xác định và tách các mục thực phẩm khác nhau từ hình ảnh phức tạp. YOLOv8, với tốc độ và độ chính xác cao, đã trở thành một lựa chọn phổ biến cho nhiệm vụ này. Tuy nhiên, khi xử lý hình ảnh thực phẩm đa dạng về loại, điều kiện ánh sáng và n ...

Giới thiệu về QKeras QKeras là một thư viện mở rộng của Keras, được thiết kế để lượng hóa các mô hình học sâu, giúp chuyển đổi trọng số từ định dạng số thực sang định dạng độ chính xác thấp. Mục tiêu chính của QKeras là tối ưu hóa lưu trữ và tốc độ suy luận của mô hình, đặc biệt phù hợp cho các thiết bị có tài nguyên hạn chế như thiết bị di độn ...

Nguyên nhân sử dụng Vì viết bài thường yêu cầu hình ảnh minh họa, việc tìm kiếm và chỉnh sửa hình ảnh truyền thống không chỉ tốn thời gian mà còn tiềm ẩn rủi ro vi phạm bản quyền. Tôi đã thử nghiệm một số công cụ tạo hình ảnh AI nổi bật sau: Midjourney Công cụ hàng đầu thế giới nhưng cần phần mềm trung gian để truy cập, gói dịch vụ tốt nhất có ...

Triển Khai Mô Hình YOLOv5 với TensorRT trên Ubuntu Giới thiệu YOLOv5 YOLOv5 mang đến nhiều cải tiến và tối ưu hóa so với các thuật toán phát hiện đối tượng trước đây. Đầu tiên, kiến trúc mạng sử dụng thiết kế nhẹ nhàng với CSPDarknet53 làm mạng xương sống, giảm lượng tính toán và tham số, nâng cao hiệu suất thời gian thực. Thứ hai, YOLOv5 áp dụ ...