Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的提出为深度学习领域带来了重要突破，它作为多层感知器（MLP）的一种替代方案，展现了新的可能性。MLP作...
本文继续深入探讨蒙特卡罗 (MC)方法。这些方法的特点是能够仅从经验中学习,不需要任何环境模型,这与动态规划(DP)方法形成对比。
在科技浪潮是推动下，传统农业正经历一场智能化变革。作为现代农业的「千里眼」，农业遥感通过收集卫星和无人机等平台的遥感数据，被广...
大型语言模型（LLMs）作为一种生成式AI技术，在近两年内获得了显著的关注和应用。但是在实际部署中，LLMs的知识局限性和幻觉问题仍然是...
通过探索看似不相关的大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系,我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径。
今年 6 月，苹果在 WDDC 上正式推出 Apple Intelligence。消息发布次日，苹果股价在盘中突破 200 美元大关，创 2022 年 11 月 10 日以来...
蛋白质是构成生命的物质基础，是生命活动的主要承担者。在后基因组时代，随着蛋白质测定技术的发展，蛋白质序列数据库规模呈爆炸式增长...
我们上次发了用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2的文章后，有小伙伴留言说希望介绍一下Llama 3。那么今天他就来了，本文将详细指导如何从...
Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → [链接]作者：Masahi...
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型 (LLMs) 凭借其强大的自然语言处理能力，在生命科学、海洋学、材料化学等科学研究中被广泛应用...
尽管LLMs的巨大规模使其在广泛的应用场景中表现卓越,但这也为其在实际问题中的应用带来了挑战。本文将探讨如何通过压缩LLMs来应对这些挑...
近年来，大语言模型 (LLM) 在理解和生成复杂文本时展现出强大的能力，能够处理高达 100,000 个 tokens 的输入，但在生成超过 2,000 词的...
光的波长探测在科学研究和工业应用中具有重要作用，光学光谱仪是其中不可或缺的分析工具。如今，体积庞大的传统光谱仪已经无法满足日益...
1945年，在第二次世界大战即将结束之际，一场看似简单的纸牌游戏引发了计算领域的重大突破。这项突破最终导致了蒙特卡洛方法的诞生。参...
注意力机制已经成为深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）中不可或缺的组成部分。通过使模型能够选择性地关注输入数据中最相关的部分...
在人工智能领域，多模态数据处理一直是个难题。面对复杂的 PDF、网页和多种格式电子书，有效提取关键信息并非易事。
在机器学习和深度学习项目中,数据处理是至关重要的一环。PyTorch作为一个强大的深度学习框架,提供了多种灵活且高效的数据处理工具。本文...
本文介绍如何用 Relay 构建图卷积网络（GCN）。本教程演示在 Cora 数据集上运行 GCN。Cora 数据集是图神经网络（GNN）的 benchmark，同...
以史观今，一直以来，人们从未停止对历史史实的探寻，而文字无疑是历代文明存活的最佳印记，更是了解其发展历程的途径。甲骨文 (OBS) 是...
给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器,你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?要回答这个问题,我们需要将流程分解为...
