合成數據生成

2025年 4月 7日

隨著大語言模型 (LLM) 在各種問答系統中的普及，檢索增強生成 (RAG) 流程也成為焦點。

1 MIN READ

2025年 1月 29日

評估大語言模型（LLMs）和檢索增強生成（RAG）系統是一個復雜而微妙的過程，反映了這些系統的復雜性和多面性。與傳統機器學習（ML）…

2 MIN READ

2025年 1月 9日

隨著機器人和自動駕駛汽車的發展，加速物理 AI 的發展變得至關重要，而物理 AI 使自主機器能夠感知、理解并在現實世界中執行復雜的操作。

4 MIN READ

2025年 1月 6日

訓練用于為機器人和自動駕駛汽車等自主機器提供動力支持的物理 AI 模型需要大量數據。獲取大量不同的訓練數據可能十分困難、耗時且昂貴。

2 MIN READ

2024年 8月 27日

這篇文章是關于構建多攝像頭追蹤視覺AI應用的系列文章中的第三篇。我們將在第一部分和第二部分中介紹整體端到端工作流程和微調流程，

2 MIN READ

2024年 7月 29日

訓練物理 AI 模型用于驅動自主機器（例如機器人和自動駕駛汽車），需要大量數據。獲取大量多樣化的訓練數據可能很困難、耗時且昂貴。

4 MIN READ

2024年 7月 23日

合成數據并不是創建新信息，而是將現有信息轉換為不同的變體。十多年來，合成數據一直用于全面提高模型準確性，無論是轉換圖像以改進對象檢測模型、

3 MIN READ

2024年 6月 24日

隨著視覺人工智能復雜性的增加，精簡的部署解決方案對優化空間和流程至關重要。NVIDIA 通過 NVIDIA Metropolis AI…

3 MIN READ

2024年 6月 24日

醫學成像中的合成數據提供了許多好處，包括在真實數據有限的情況下，以多樣化和逼真的圖像增強數據集的能力，

2 MIN READ

2024年 6月 18日

自從引入并隨后廣泛采用大型語言模型（LLM）以來，數據一直是企業構建準確安全的人工智能系統的生命線。一家公司的數據代表了其累積的知識，

2 MIN READ

2024年 5月 9日

我們宣布與Intrinsic.ai 合作，學習工業機器人任務的基礎技能模型。工業制造中的許多挑選和放置問題仍然由人工操作員完成，

1 MIN READ