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확장 가능한 아키텍처, 광범위한 사전 훈련, 다양한 애플리케이션에 대한 적응성을 통해 기반 모델이 AI를 어떻게 혁신하는지 알아보세요.
연합 학습을 알아보세요. 원시 데이터를 공유하지 않고도 분산된 장치에서 모델 학습을 가능하게 하는 개인 정보 보호 중심의 AI 접근 방식입니다.
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기능 피라미드 네트워크(FPN)가 어떻게 YOLO11 및 최신 CV 시스템에서 크고 작은 객체에 대한 정확도를 높여 멀티스케일 객체 감지를 지원하는지 알아보세요.
빠르고 메모리 효율적인 Transformer 어텐션 방법인 플래시 어텐션에 대해 알아보고, NLP 및 CV를 위한 GPU 학습과 실시간 추론 속도를 높여줍니다.
초점 손실이 객체 감지의 클래스 불균형을 해결하는 방법, 즉 불균형한 데이터 세트의 정확도를 향상시키기 위해 어려운 예제에 집중하여 학습하는 방법을 알아보세요.
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