百度Geek说

百度智能云的高性能计算平台 CHPC 为传统的企业级 HPC 带来了新的玩法，提供混合多云集群、公有云的弹性资源、集成行业特点的工具和应用、性能优化等。

在Embedding空间中实现高效的时序异常检测，通过向量化技术捕捉用户行为变化，有效应对复杂业务场景下的异常流量检测

百度飞浆技术解析加代码实战，掌握包括核心框架、分布式计算、产业级大模型套件及低代码工具、前沿科学计算技术案例等多个方面的框架技术及大模型训推优化经验。

本文将详细介绍如何在 PaddlePaddle 中利用稀疏计算应用稀疏 ResNet，涵盖稀疏数据格式的础知识、如何创建和操作稀疏张量，以及如何开发和训练稀疏神经网络模型。

主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一项在高维数据中，寻找最重要特征的降维技术，大大减少数据的维度，而不显著损失信息量。本文将通过基于飞桨框架的实际代码示例

我们在广泛实验、对比和学习了业界主流框架的情况下，通过分析RLHF任务的特点并采用先进的大模型预训练及推理性能优化手段，能够以相对少的资源支持了业务的快速迭代和发展，取得了良好的业务效果。

飞桨框架3.0版本下，通过采用自动并行的开发方式，开发者无需再考虑复杂的通信逻辑。开发者无需深入研究手动并行编程的复杂概念和 API，只需进行少量的张量切分标注，即可完成混合并行模型的构建。

本文主要介绍中台利用大模型在数据分析、线上问题快速定位等方向所做的一些努力(Agent建设)，核心点是利用大模型强大的推理判断以及泛化能力对效率低的工作方式以及流程进行重构，最终提升业务的工作效率。

人工智能正以其强大力量重塑人们的生活和工作方式，带来高效与便捷并存的全新体验。而用户也正期待以融合革新科技的智慧解决方案来实现个性化和智能化的生活愿景。 8月29日，罗技在北京召开“AI 驱动 共塑可