深度学习

大模型的未来:GPT-4.5是否真的触及天花板?

本文从小李的角度出发,深入探讨了GPT-4.5未能带来震撼表现的原因,并分析了大模型发展是否进入瓶颈期以及非推理模型的潜在突破方向。文章结合技术细节和未来趋势,为读者提供了全面的视角。

一文搞懂池化层!Pooling详解(网络下采样篇)

作为一名深度学习初学者,我在学习卷积神经网络时遇到了池化层这个概念。本文将从个人视角出发,详细解释池化层的工作原理、参数设置及其优缺点,并结合实际应用场景,帮助读者全面理解池化层的作用。

GPT-4.5功臣被驱逐,奥特曼盛赞背后隐藏的AI人才危机

作为一名长期关注AI行业的观察者,他深入探讨了GPT-4.5核心研发人员被驱逐事件背后的真相,揭示了OpenAI内部管理问题及美国面临的AI人才危机。通过分析奥特曼的赞扬与矛盾,以及全球AI竞争格局的变化,展现了当前AI领域所面临的关键挑战。

DeepSeek-V3模型小版本升级,体验AI技术的全新突破

作为一名关注AI技术发展的从业者,我亲身体验了DeepSeek-V3模型的小版本升级带来的变化。从海光信息技术团队的成功适配到华为云昇腾云服务的全栈优化,再到众多云计算厂商的支持,DeepSeek正在以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。