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博客园 - iNeuOS工业互联网系统

大模型(DeepSeek)辅助 3D 实时建模 + 拖拽配置:业务可视化应用快速构建实践(标注、巡检与视角控制等) iNeuOS工业互联网操作系统,重要更新:性能优化、安全漏洞与BUG修复,远程控制响应效率大幅提升 SOP合规分析+多模态 VLM 工况理解,工业作业复杂工况识别与智能理解实践 多模态知识库,打通文本、图像与视频资源的协同实践与应用 双模型引擎协同:基于 YOLO + 多模态 VLM 的目标检测、语义理解与 SOP 合规分析复合工业场景实践与应用 一名初一学生用AI开发《末日突围》3D游戏的实践过程,Visual Studio Code+DeepSeek+GPT iNeuOS_Vision_视觉分析,增加SAM3模型对实例分割和目标检测AI自动标注图片样本功能 iNeuOS_AiMind+Ollama(Embedding 和 VLM 模型)+DeepSeek 打造专业大模型知识库 打造工业版 WorkBuddy,基于 iNeuOS 工业互联网框架体系 重磅发布 19 个视觉分析模型,涉及厂区消防安全、人员作业合规、工业设备与管线巡检、电子精密质检和农业种植监测等 10 大主流场景 iNeuOS 发布人工智能助手:小i助手,所问即所答,面向运维、工艺、管理人员提供一站式 AI 赋能 基于物联网、时序模型、大模型和智能问数,设备预测性维护应用案例 基于iNeuOS物联网(IOT)和AiInsight智能问数,【数据统计智能体】的构建和应用 [免费试用] iNeuOS_Vision视觉分析在SOP标准工作操作规程的应用 找了一个Token渠道,全球顶级模型,在vscode的配置及应用。 基于大模型、AiInsight问数框架的高炉冶炼智能体研究与应用(面向高炉历史诊断、目标优化与生产决策辅助) GitHub Copilot 新版计费翻车:2天消耗49美元,天价引爆开发者吐槽,国产开源 AI 迎来替代窗口期 iNeuOS_AiInsight·数智灵鉴(Text2SQL/NL2SQL自然语言大模型智能问数),免费下载试用 基于iNeuOS_Vision视觉分析的生产操作规范实时识别监测及预警系统 基于多模态视觉模型和图文向量模型的工业图像知识库研究与应用 iNeuOS,从单一产品向产品族生态演进,物联网(IOT)、视觉分析(Vision)、大模型智库(AiMind·心智灵慧) AI/Vibe Coding,本质是软件人工时代向软件工业时代发展 iNeuOS工业互联网操作系统集成大模型智库(iNeuOS_AiMind·心智灵慧) iNeuOS工业互联网操作系统无缝集成视觉分析(iNeuOS_Vision_Detect) 基于vibe coding,1个人的软件工程学(30+万行代码) 开源:iNeuOS_Doctor,一款基于人工智能在医疗领域的病情咨询及医学影像分析平台,例如CT\X光片\病理成像\诊断病历等 - iNeuOS工业互联网系统 - 博客园 iNeuOS Vision Detect机器视觉模型应用管理平台,在钢铁、煤炭、矿山、稀土、机械加工、农业种植等领域应用。 AI辅助编程系统工程的注意事项-程序员从“农耕”走向“魔法”的时代 基于Ai Coding,20天完成一个基于大模型的医学分析系统:Ai体征分析助手 iNeuOS工业互联网操作系统,实现能源管理及应用案例
微软开源bitnet b1.58大模型,应用效果测评(问答、知识、数学...
iNeuOS工业互联网系统 · 2025-05-27 · via 博客园 - iNeuOS工业互联网系统

微软开源bitnet b1.58大模型,应用效果测评(问答、知识、数学、逻辑、分析)

目       录

1.     前言... 2

2.     应用部署... 2

3.     应用效果... 3

1.1          问答方面... 3

1.2          知识方面... 4

1.3          数字运算... 6

1.4          逻辑方面... 6

1.5          分析方面... 7

4.     结论... 8


1.     前言

  微软开源的BitNet模型(特别是BitNet b1.58 2B4T)是一种革命性的低精度大语言模型(LLM),1.58位三值权重:权重仅取-1、0、+1三种值,每个参数平均占用约1.58位存储,结合8位整数激活值(W1.58A8配置),大幅压缩模型体积,通过创新的量化技术和架构设计,在性能、能效和部署灵活性上实现了显著突破。

  在x86 CPU上推理速度提升2.37–6.17倍,ARM CPU上提升1.37–5.07倍,CPU解码延迟低至29毫秒;相比全精度模型,能耗降低55.4%–82.2%;非嵌入内存仅需0.4GB,仅为传统FP16模型的1/6(如Qwen 1.5B需2.6GB),支持在普通笔记本或嵌入式设备上运行100B参数的模型。

  支持在CPU(如苹果M2芯片、ARM架构设备)上直接运行,无需GPU,适用于手机、IoT设备、嵌入式系统等资源受限场景;通过极低能耗和硬件要求,降低企业及个人使用大模型的成本,推动AI技术在发展中国家和小型企业中的普及。

  但是,也有局限性,知识密集型任务(如TriviaQA)表现较弱,需优化数据分布。

2.     应用部署

>git clone --recursive https://github.com/microsoft/BitNet.git

>cd BitNet

>conda create -n bitnet-cpp python=3.9

>conda activate bitnet-cpp

>pip install -r requirements.txt

>huggingface-cli download microsoft/BitNet-b1.58-2B-4T-gguf --local-dir models/BitNet-b1.58-2B-4T

>python setup_env.py -md models/BitNet-b1.58-2B-4T -q i2_s

如果提示错误:bitnet.cpp error : no type named 'system_clock'。

解决方案:在BitNet\3rdparty\llama.cpp目录中查找common.cpp、log.cpp、imatrix.cpp、perplexity.cpp文件,加上#include <chrono>语句。

 

>python run_inference.py -m models/BitNet-b1.58-2B-4T/ggml-model-i2_s.gguf -p "You are a helpful assistant" -n 5000 -cnv

3.     应用效果

1.1       问答方面

问题1:你是谁?

问题2:你是微软的吗?

问题3:你的强项是哪些方面?

问题4:请你给我编写一篇文章,主题:一个小孩子正在打篮球。

1.2       知识方面

问题1:请问你对工业知识熟悉吗?

问题2:我想做一个机器人,请给我一个配件清单

问题3:你对稀土冶炼工艺熟悉吗?

问题1:你对炼铁工艺熟悉吗?。

问题2:一般炼铁的炉温突升的工况有哪些影响因素?(后面的回复中,无限循环

问题1:你对铁合金冶炼工艺熟悉吗?

问题2:铁合金生产的电极控制,一般应该如何调整?

1.3       数学运算

问题1:1+1等于多少?

问题2:为什么1+1=2呢?

问题3:1+1>2,这个条件成立吗?

问题4:1+1-1*1/1等于几?

问题5:1/0等于几?

1.4       逻辑方面

问题1:现在的温度是100,正常温度应该是50-99之间,请问温度现在处于什么状态?

问题2:现在的温度是100,正常温度应该是50-99之间,如果温度超出上限值,那么提示:温度过高;如果温度超出下限值,那么提示:温度过低。根据现在温度值,给出提示信息。

问题3:a的取值范围为0和1,b的取值范围为0和1,给出a和b分别取值的组态情况。

1.5       分析方面

问题1:请帮我分析一个温度数据,正常温度应该在110到140。

"2025-5-4 16:16:28"  "温度"  "149",

"2025-5-4 16:16:30"  "温度"  "149",

"2025-5-4 16:16:32"  "温度"  "149",

"2025-5-4 16:16:34"  "温度"  "149"。

问题2:2(x−3) (x-3)+5=3x+10,求x。(应该x=1或x=6.5,后面的回复,无限循环了)

4.   结论

  适合资源较少,简单的应用场景。或是自己根据场景进行微调。


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