自ChatGPT推出以来，仅仅一年多的时间里，公众对于“人工智能”（AI）的认识已经发生了根本性的变化。这种变化部分源于
联邦学习是一种分布式的机器学习方法，其中多个客户端在一个中央服务器的协调下合作训练模型，但不共享他们的本地数据。一般情况
无数企业正在尝试使用检索增强生成（RAG），但在制作这些系统达到生产质量时普遍会感到失望。因为他们的RAG不仅运行效果差
本文总结了2024年5月第四周发表的一些最重要的LLM论文。这些论文的主题包括模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。
Python 3.6中引入的f-string是Python中最常用的特征之一，它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护
YOLO模型因其在计算成本和检测性能之间的平衡而在实时目标检测中很受欢迎。前几天YOLOv10也刚刚发布了。我们这篇文章
在处理长序列时，Transformers面临着注意力分散和噪音增加等挑战。随着序列长度的增长，每个词元必须与更多词元竞争
特征选择是构建机器学习模型过程中的决定性步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征，可以提高性能。如果我们处理的是高维
大型语言模型(llm)是在巨大的文本语料库上训练的，在那里他们获得了大量的事实知识。这些知识嵌入到它们的参数中，然后可以
Transformers 已经确立了自己作为首要模型架构的地位，特别是因为它们在各种任务中的出色表现。但是Transfo
前一篇文章总结了关于计算机视觉方面的论文，这篇文章将要总结了2024年5月发表的一些最重要的大语言模型的论文。这些论文涵
我们今天总结下2024年5月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括扩散模型、视觉语言模型、图
在PyTorch中，FP8（8-bit 浮点数）是一个较新的数据类型，用于实现高效的神经网络训练和推理。它主要被设计来降
该论文探讨了Mamba架构（包含状态空间模型SSM）是否有必要用于视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实
构建大型语言模型应用程序可能会颇具挑战，尤其是当我们在不同的框架（如Langchain和LlamaIndex）之间进行选
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来
这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型（LLMs）的新方法，通过有效的预训练和部署，实现了模型在保持高准确度的同时，
AlphaFold3 是 DeepMind 开发的一款蛋白质结构预测软件，它在AlphaFold2的基础上进行了改进。其
基于图的神经网络是强大的模型，可以学习网络中的复杂模式。在本文中，我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data
ATFNet是一个深度学习模型，它结合了时间域和频域模块来捕获时间序列数据中的依赖关系。引入了一种新的加权机制来调整周期
签名：提供专业的人工智能知识，包括CV NLP 数据挖掘等
