Key-Value (KV)缓存已成为大语言模型(LLM)长文本处理的关键性能瓶颈。当前研究尚未充分关注解码阶段的优化，这一阶段具有同等重要性，因为：
多维偏好分析（Multidimensional Preference Analysis, MPA）是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具，用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。
大语言模型的指令遵循能力需要模型能够准确识别指令中的细微要求，并在输出中精确体现这些要求。现有方法通常采用偏好学习进行优化，在创建偏好对时直接从模型中采样多个独立响应。但是这种方法可能会引入与指令精确遵循无关的内容变化（例如，同一语义的不同表达方式），这干扰了模型学习识别能够改进指令遵循的关键差异。
随着大型语言模型(LLMs)在 AI 应用领域持续发展，其计算成本也呈现显著上升趋势。数据分析表明，GPT-4 的运行成本约为 700 美元/小时，2023 年各企业在 LLM 推理方面的总支出超过 50 亿美元。这一挑战的核心在于注意力机制——该机制作为模型处理和关联信息的计算核心，同时也构成了主要的性能瓶颈。
BERT 发布于 2018 年（从人工智能发展速度来看已是遥远的过去），但它至今仍在广泛使用：实际上它目前是 HuggingFace hub 上下载量第二高的模型，月下载量超过 6800 万次，仅次于另一个针对检索任务优化的编码器模型。这源于其编码器架构在处理日常实际问题方面表现出色，例如检索（如用于 RAG）、分类（如内容审核）和...
在 Python 开发过程中，调试是一项核心技能。无论是初级开发者还是资深工程师，掌握高效的调试技巧都能显著提升开发效率。本文将介绍 10 个实用的调试方法，帮助开发者更有效地定位和解决问题。
时间序列数据在现代数据分析中无处不在。从金融市场的股票价格波动到生物医学领域的心电图与脑电图信号，甚至是日常生活中的用水量变化，都可以通过时间序列来表征。深入理解时间序列信号之间的关联性对于提取有意义的数据特征至关重要。本文将重点介绍两种基本但强大的分析工具：互相关和相干性分析。这些方法能够有效...
本文探讨在量化交易领域中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于 LSTM 的自编码器(LSTM-AE)，我们要构建一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。
在分析变量间复杂依赖关系时，传统统计工具往往难以胜任。Copula作为一种将边际分布与联合依赖结构解耦的数学框架，为解决这类问题提供了有效途径。本文将深入探讨 copula 的基础理论、运作机制及其在数据科学领域的实际应用。
在机器学习和数据分析中，我们经常需要验证数据是否符合某种特定的分布（如正态分布）。这种验证对于选择合适的统计方法和机器学习模型至关重要。例如许多统计检验和机器学习算法都假设数据服从正态分布。如果这个假设不成立，我们可能需要对数据进行转换或选择其他更适合的方法。
在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中，图神经网络(GNNs)与 LLMs 的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性，能够协同增强 LLMs 的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索，该结合能够生成准确且不含幻觉的答案。
蒙特卡洛模拟是一种基于重复随机抽样获取数值结果的计算算法。该方法的核心原理在于利用随机性解决本质上可能具有确定性的问题。其命名源自摩纳哥的蒙特卡洛赌场，这体现了该方法中固有的随机性特征。在金融与交易等多个领域，该方法被广泛应用于不确定性场景的建模和风险影响评估。
在现代预测分析领域，准确评估预测结果的不确定性已成为一个关键挑战。预测的不确定性量化不仅能够提供更可靠的决策支持，还能深入揭示模型的预测能力边界。本文聚焦于时间序列预测中的不确定性量化问题，重点探讨基于一致性预测理论的集成批量预测区间（Ensemble Batch Prediction Interval, EnbPI）方法。
对于标量函数 f(x): Rⁿ → R，其梯度由函数的偏导数构成向量场。梯度向量指向函数值增长最快的方向，其模长等于该方向的方向导数。
层次化（Hierarchial）Softmax 算法是在深度学习领域中解决大规模词嵌入训练效率问题的重要突破。该算法通过引入 Huffman 树结构，有效地将传统 Softmax 的计算复杂度从线性降至对数级别，从而在处理大规模词汇表时表现出显著的优势。
在现代技术领域算法决策优化已成为核心竞争力。Meta 通过广告位置优化提升点击率，Netflix 利用缩略图优化提升用户参与度，亚马逊依靠产品推荐系统提升销售额——这些优化的背后都采用了基于 Beta 分布的汤普森采样算法。
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的部署是一项具有技术挑战性的工作。随着模型架构日益复杂，以及硬件需求不断提升，部署过程变得愈发复杂。业界已经发展出多种解决方案，使 LLM 的部署和扩展变得更加便捷。从适用于个人开发的轻量级本地部署工具，到面向企业级高性能生产环境的推理引擎，各类解决方案能够满...
近年来,大语言模型(LLM)在各个领域取得了显著成效。但现有的 Transformer 架构存在计算复杂度高、内存消耗大等问题。而状态空间模型(SSM)如 Mamba 虽然具有常数复杂度和优化的硬件性能,但在记忆回溯任务上表现较弱。针对这一问题,NVIDIA 提出了 Hymba 架构,通过在同一层中结合注意力头和 SSM 头,以实现两种架构优势的互补。
人工智能领域正在经历一场深刻的变革。随着深度学习模型的规模呈指数级增长，我们正面临着前所未有的计算挑战。当前最先进的语言模型动辄包含数千亿个参数，这种规模的模型训练已经远远超出了单机系统的处理能力。在这个背景下，分布式机器学习系统已经成为支撑现代人工智能发展的关键基础设施。
随着生成式 AI（genAI）模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展，其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势，模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代 genAI 系统核心组件的 Transformer 架构及其注意力机制，由于其计算密集型的特性，成为优化的重点对象。
