北京人形机器人创新中心
不同于训练大语言模型时，已经拥有海量的互联网文本图像数据，高质量的具身智能数据，特别是跨模态融合的数据集，目前还非常稀缺。面对行业共性挑战，创新中心正在建设具身智能数据生产、采集、标注和存储一体化的国家级数据采集训练场，打造全球范围内规模最大、信息最稠密、最通用的具身智能数据集。
产品优势 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
产品优势 高质量 通过AI模型深度学习，根据视频复杂度动态分配最优编码参数，基于人眼主观的画面增强，支持画质修复、超分辨率，并结合codec本身的深度调优，大幅提升画面质量。 高效率 根据用户级别、队列级别、视频时长和复杂度等综合因素智能调度，确保高优任务优先处理。长文件分片并行处理大幅提升转码速度。
百度智能云学堂知一
算力的无限可能 1 章节 DeepSeek革命：从颠覆到实践，探索AI新纪元 1 章节 OpenManus & Manus解密：AI Agent 赋能，开启生产力跃迁新时代 1 章节 百度伙伴赋能认证课-能力引擎/人脸识别部署赋能 1 章节 大模型应用开发技术与实践基础 1 章节 从机器学习到
百度文心千帆大模型平台的试用体验 千帆社区
然后，我们可以在一个医学图像数据集上对这个模型进行 Supervised Finetuning，这个数据集包含了一些医学图像（例如 CT 或 MRI 图像），以及这些图像对应的诊断结果（例如是否有肺炎或者脑瘤）。在这个阶段，模型会学习到如何将前面学到的基础特征应用到医学图像诊断这个特定任务上。 训练完毕后，SFT 输出的模型，就可以用来作为影像科的医生进行病情诊断的辅助手段。
什么是Fine-tuning? 千帆社区
Fine-tuning的概念 即模型微调, 在预训练模型的基础上, 通过少量数据, 让模型学习新的技能 在大语言模型的领域, 指令学习基本等同于fine-tuning. 什么是指令学习? 大语言模型领域内的指令学习是指使用自然语言指令来引导或指导模型完成特定任务或执行特定操作的学习过程。 指令学习可以减少对大量标注数据的依赖，因为指令通常包含比单独标记的示例更抽象和更全面的目标任务知识。
2022云智技术论坛-工业专场
了解详情 工业智能质检 智能质检产品实现了光学、机械与算力算法的无缝结合，端云一体化模式，云端支持深度学习模型训练闭环，通过边缘计算支持模型下发和数据回传，进一步优化云端模型。
SFT调优快速手册 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
SFT在大语言模型中的应用有以下重要原因： 任务特定性能提升：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而它在特定任务下的效果可能并不令人满意。通过在任务特定的有标签数据上进行微调，模型可以进一步学习任务相关的特征和模式，从而提高性能。 领域适应性：预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。
应用策略 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
仅用RGB可见光活体：如果您的设备已经配备了USB单目摄像头，则无需更换，输出的RGB图像可直接用于RGB可见光活体算法识别。 RGB可见光+NIR近红外活体：需要配备能够同时获取RGB、NIR近红外数据的镜头使用。 RGB可见光+Depth深度活体：需要配备能够同时获取RGB、Depth深度图像数据的镜头使用。
浦发银行
这方面，数字人集成了百度 AI 深度学习的能力。在百度底层的基础深度学习平台基础上，它不仅可以学习银行固有的业务流程，也可以通过跟用户的大量交互，学习到用户想要什么。大量用户交互沉淀下来的海量数据，形成数字人的案例库，这些反过来又帮助数字人更好的理解银行业务，不断进化。就像阿尔法狗一样，下的棋越多，越聪明，继而越会下棋，因为所有的棋谱它全记住了。 数字人的出现，还大大减轻了浦发银行的人力成本。
零售版服务介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
品计数，纵深商品计数和占地面积 4 + 商品陈列场景识别：场景类型支持：普通货架、挂钩货架、斜口篮货架、端架、立式冰柜、卧式冰柜、冷风柜、地堆、割箱、地龙、小端架、吧台 5 + 商品陈列翻拍识别：识别商品陈列照片是对手机屏幕翻拍的可能性 货架拼接服务 基于百度EasyDL深度学习算法
