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算法论文8

揭秘LLM“思考”之谜:推理即“梯度下降”,元学习框架解构训练过程,还给优化提供新思路

上海AI Lab团队提出RaML框架,从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性,还对比不同训练策略,指出RaML为优化LLM性能提供新思路。

量子位
产品应用8

微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践

本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。

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如何让AI推荐企业官网?官网GEO优化怎么做?【必看】

白杨SEO从网站代码优化、站内内容、站外推广三方面,介绍让AI推荐企业官网及做好官网GEO优化的方法。如代码优化要主动提交网站、部署SSL证书等,还给出企业官网老板执行清单。

白杨SEO优化教程
算法论文7

拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑

文章拆解大模型核心操作(RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling)背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度,还介绍各操作原理、问题及优化方法。

腾讯技术工程
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破局大模型推理困局!华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍

华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲,围绕大模型推理优化,从模型、框架、算子层展开,结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战,介绍加速技术,分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。

InfoQ
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小目标检测难点分析和解决策略

文章基于24年综述论文,分析小目标检测难点,如特征不足、难区分背景等,还给出主流改进方法,涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面,介绍多种算法及效果。

机器学习AI算法工程
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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。

InfoQ
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我用了13年,与SEO前辈们出现在一起。白杨SEO从网站优化到AI搜索优化经历分享,百度SEO不放弃!

白杨SEO分享从网站优化到AI搜索优化经历,讲述入行缘由、职场项目,介绍自由职业业务,分析百度SEO阶段与变化,建议别放弃,还给出对SEO未来看法,如回归国外、做新媒体SEO等。

白杨SEO优化教程
产品应用7

Codex在推理框架上能蹬出什么优化

作者复盘用Codex在SGLang中的实践,原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法,分享印象深刻的debug经历,列举在SGLang用Codex一个月的优化成果,还提及Claude Code使用遇阻。

GiantPandaLLM
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王云鹤眼中的Harness:复杂优化问题,AGI灵魂争夺之战

王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering,指出Agent=Model+Harness,多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性,认为它是复杂优化问题,关乎AI“灵魂”之争。

机器之心