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摘要： 在人工智能和机器学习领域，NVIDIA 公司凭借其 CUDA 计算生态系统和高性能 GPU 架构，已成为大型语言模型(LLM)训练与推理的主导力量。从基础实验到前沿研究，NVIDIA 的技术方案几乎成为了行业标准。作为其主要竞争对手，AMD（YES！）在 AI 计算领域的发展潜力值得关注。 AMD 阅读全文

摘要： 你刚刚完成了一个机器学习模型的训练，其验证准确率达到了95%。交叉验证结果显示性能稳定，项目相关方对此表示认可，正准备将模型部署到生产环境。但是现实情况却令人沮丧——在实际应用环境中，这个"高性能"模型的准确率仅达到约60%。问题究竟出在哪里？ 这种现象的主要原因通常是数据泄露（Data Leaka 阅读全文

摘要： 近年来，深度学习在从大型语言模型(LLM)到机器人技术再到医疗人工智能的众多领域展现出了显著成效。随着研究资源的持续投入，这一领域通过架构创新、更大规模的数据集和先进硬件而不断发展。然而，深度学习的基础构建模块——人工神经元，自1943年首次数学表述以来几乎保持不变。同样，其基础算法——基于梯度下降 阅读全文

摘要： 随着大型语言模型(LLM)规模和复杂度的指数级增长，推理效率已成为人工智能领域亟待解决的关键挑战。当前，GPT-4、Claude 3和Llama 3等大模型虽然表现出强大的理解与生成能力，但其自回归解码过程中的计算冗余问题依然显著制约着实际应用场景中的响应速度和资源利用效率。 键值(KV)缓存技术作 阅读全文

摘要： 随着大语言模型的快速发展，如何在不消耗大量计算资源的情况下优化模型性能成为业界关注焦点。模型权重合并技术提供了一种零训练成本的高效解决方案，能够智能整合多个专业微调模型的优势，无需额外训练即可显著提升性能表现。本文系统剖析11种前沿权重合并策略的理论基础与数学原理，从简单的线性插值到复杂的几何映射方 阅读全文

摘要： 反向传播算法自四十年前问世以来一直作为深度学习的基石，然而仍然面临两项关键技术挑战：首先由于必须存储中间激活值用于梯度计算，导致内存消耗显著；其次其本质上的顺序计算特性严重限制了模型在分布式多GPU环境下的并行扩展能力。近期牛津大学、Mila研究所与Google DeepMind的研究团队联合提出了 阅读全文

摘要： 过程奖励模型(PRMs)作为验证机制在提升大型语言模型(LLMs)性能方面展现出显著潜力。而当前PRMs框架面临三个核心技术挑战：过程监督和泛化能力受限、未充分利用LLM生成能力而仅依赖标量值预测，以及在测试时计算无法有效扩展。 针对上述局限，这篇论文提出了GenPRM，一种创新性的生成式过程奖励模 阅读全文

摘要： 长期以来Scikit-Learn 一直作为表格数据机器学习的主流框架，它提供了丰富的算法、预处理工具和模型评估功能。尽管 Scikit-Learn 功能完备，但随着技术的发展，新兴框架 PyTabKit 正逐渐崭露头角。该框架专为表格数据的分类和回归任务设计，集成了 RealMLP 等先进技术以及优 阅读全文

摘要： 本文深入剖析SecMulti-RAG框架，该框架通过集成内部文档库、预构建专家知识以及受控外部大语言模型，并结合保密性过滤机制，为企业提供了一种平衡信息准确性、完整性与数据安全性的RAG解决方案，同时有效控制部署成本。 企业环境中AI助手的机遇与挑战 企业级AI助手的潜力正在迅速显现——一种能够无缝 阅读全文

摘要： 知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为表示不同实体间复杂关系的有效工具，已得到广泛应用。通过将信息编码为节点（实体）和边（关系），知识图谱简化了关联信息的追踪与分析。用于多模态学习的知识图谱（Knowledge Graphs for Multimodal Learning, KG4M 阅读全文