Transformer模型详解之Encoder-Decoder架构实现 在自然语言处理领域，曾经有一段时间，RNN 和 LSTM 几乎是序列建模的代名词。但它们天生的时序依赖特性使得训练过程难以并行化，尤其在处理长文本时，还容易遭遇梯度消失或爆炸的问题。…
PaddlePaddle与AutoDL结合：自动超参搜索背后的算力支撑 在AI模型研发的日常中，你是否经历过这样的场景？为了提升一个OCR模型的准确率，团队连续一周尝试不同的学习率、优化器和数据增强策略，每次训练都要等上几个小时。…
基于 PyTorch-CUDA-v2.6 的高效 AI 开发环境构建实践 在深度学习项目日益复杂的今天，一个稳定、统一且开箱即用的开发环境，往往决定了从算法原型到生产部署的推进速度。我们常听到团队抱怨：“代码在我机器上能跑”“CUDA 版本不兼容导致报错”…
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