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POF | 西交大陈泽伟、陈刚等:面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架,用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构,克服传统方法局限,测试显示预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场感知控制提供工具。
秋招超强助攻:零基础1小时上手GPT微调!全流程教程免费开源
新一年秋招季,岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS,博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程,助零基础者上手,还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。
砺算科技GPU背后的故事
文章讲述砺算科技GPU背后故事,包括其团队核心成员来源,经历的资金、欠薪等问题,还提及S3人员流动衍生出的其他GPU企业。分析砺算科技团队稀缺性、融资短板等情况,对比不同GPU发展路线。
优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。
舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果,Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数,却能和千亿级大模型竞争,获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’,依托高质量预训练和结构化后训练,多方面表现突出且已全面开源。
杨植麟被梁文锋叫醒了!Kimi新模型发布即开源,1T参数全线SOTA
172天后,Kimi推出全新Kimi K2基础大模型回应DeepSeek冲击。它为MoE架构,1T参数,激活参数32B,在多任务上领先,发布即开源,还分享技术细节,实测有亮点也待优化,展现回归之势。
谷歌将 A2A 捐赠给 Linux 基金会,但代码实现还得靠开发者自己?!
当地时间 6 月 23 日,Linux 基金会宣布与多公司成立 A2A 项目,由谷歌捐赠协议规范等。A2A 支持智能体通信协作,谷歌称其将在中立治理下开发普及。此外还对比了 A2A 与 MCP、ACP 等协议,探讨实际应用问题。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响?
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响,探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题,还通过MNIST实验,从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。