端侧部署

大江东去浪淘尽千古风流人物2 天前
人工智能·机器学习·机器人·大模型·概率论·端侧部署·巨身智能
【SLAM】GenRobot / IO-AI / Scale / Appen 能力对比表(机器人数据与闭环视角)面向 SLAM / 机器人轨迹重建视角的对比表(基于公开官网信息,偏产品能力层,不代表实际交付效果排名)。
大江东去浪淘尽千古风流人物15 天前
机器人·大模型·概率论·端侧部署·巨身智能
【VLM】从“评测哲学”和“技术本质”两个层面拆解 robochallenge 任务设计https://robochallenge.cn/home https://robochallenge.cn/leaderboard
大江东去浪淘尽千古风流人物16 天前
机器人·大模型·概率论·端侧部署·巨身智能
【VLN】VLN Paradigm Alg:Reinforcement learning 强化学习及其细节(4)强化学习(RL) 研究的是智能体如何通过与环境交互,以最大化累积奖励为目标来学习策略。 监督学习则是通过标注数据,以最小化损失函数为目标来学习模型。 • RL is about how an agent learn a policy through interaction with the environment by maximizing the rewards • Supervised Learning is about learning a model through labeled data by
大江东去浪淘尽千古风流人物19 天前
机器人·大模型·概率论·端侧部署·巨身智能
【VLN】VLN从理论到实践的完整指南VLN-Tutorial本文基于公开学术研究与开源项目整理,聚焦视觉语言导航(Vision-Language Navigation, VLN)的核心理论、技术细节与实践路径。 注:本内容不依赖外部链接,基于VLN领域主流研究成果(如R2R, CVDN, M2T等)构建。
大江东去浪淘尽千古风流人物20 天前
机器人·大模型·概率论·端侧部署·巨身智能
【LingBot-Depth】深度补全/单目深度估计算法/立体匹配算法【LingBot-Depth】Masked Depth Modeling for Spatial Perception
plmm烟酒僧2 个月前
前端·人工智能·大模型·intel·openvino·端侧部署·deepseek
使用 OpenVINO 本地部署 DeepSeek-R1 量化大模型(第二章:前端交互与后端服务)基于上一章的环境准备和模型转换,本章专注于后端服务器的部署以及前端页面的启动。使用 OpenVINO 本地部署 DeepSeek-R1 量化大模型(第一章:基础概念与模型转换)-CSDN博客https://blog.csdn.net/plmm__/article/details/156192071?spm=1001.2014.3001.5502
JasonLiu19192 年前
人工智能·llm·qwen·mlc-llm·端侧部署
LLM端侧部署系列 | 如何将阿里千问大模型Qwen部署到手机上?实战演示(下篇)引言简介编译Android可用的模型转换权重生成配置文件模型编译编译apk修改配置文件绑定android library
我是有底线的