考虑一个标准的ResNet50模型，该模型经过训练用于图像分类任务，我们是否能够理解这个模型中的卷积滤波器如何将输入图像转换为其预测的标签，或者，GPT，3中的注意力头如何contribute到下一个标记的预测，理解这些模型组件——包括滤波器或头等架构，构建块，——如何集体塑造模型行为，包括模型失败...

  在深度神经网络的训练过程中，全量化训练，FullyQuantizedTraining，FQT，通过将激活值、权重和梯度量化到较低的精度，显著加速了训练过程，随着对训练数值精度的不断压缩，一个自然而然的问题浮现出来，全量化训练的极限是什么，即，能够实现的最低位宽是多少，理想情况下，如果能将位宽压缩到1...

  在人工智能的创新之路上，Anthropic公司再次成为焦点，其推出的升级版Claude3.5Sonnet模型引发了广泛关注与热议，一个核心问题摆在我们面前，它真的能够像人一样操控电脑吗，一、模型发展与新特性亮相Claude3.5Sonnet模型有着清晰的发展脉络，2024年6月21日首次推出时，它就...

  在数字化信息飞速发展的当今时代，光学字符识别，OCR，技术成为了连接纸质与数字世界的重要桥梁，它能够将各种文档中的文字快速准确地转换为可编辑的电子文本，极大地提高了工作效率和信息利用价值，在众多OCR工具中，ZeroxOCR以其独特的特性和优势脱颖而出，为用户带来了全新的体验和更高的效率，本文将深入...

  GPT，4、Gemini系列、Llama，3等开闭源大模型，通常使用的是下一个token预测，Next，tokenPrediction，的损失函数进行预训练，这种方法虽然强大，但有很多局限性，例如，需要大量的训练数据才能使模型达到人类儿童的智商，并且随着模型参数的增大推理效率会变差，因此，Meta、...

  随着GPT，4o、Gemini等多模态大模型的出现，对训练数据的需求呈指数级上升，无论是自然语言文本理解、计算机视觉还是语音识别，使用精心标注的数据集能带来显著的性能提升，同时大幅减少所需的训练数据量，但目前多数模型的数据处理流程严重依赖于人工筛选，不仅费时、费力并且成本非常高，难以应对大规模数据集...

  前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于TCN，SENet，BiGRU，GlobalAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，电力变压器数据集介绍和预处理1模型整体结构模型整体结构如下所示，分支一，通过基于通道注意力机制，SENet，...

  今天给大家介绍一篇VLDB2024中时间序列预测Benchmark的工作，文章由华东师范大学，华为云，奥尔堡大学联合发布，该论文提出了TFB，时间序列预测基准测试，，这是一个新颖的自动化基准测试框架，旨在通过包含来自十个不同领域的数据集，并提供一个灵活、可扩展且一致的评估流程，对包括统计学习、机器学...

  今天给大家介绍最近的一篇探索如何在更好地建模通道，channel，之间的相关性的多元时间序列文章，文章旨在解决通道独立，channelindependent，方法缺乏对通道之间相关性的利用，以及通道依赖，channeldependent，方法不够鲁棒的问题，这篇文章，提出了一种新颖的中心化结构传递不...

  前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，使用特征提取和机器学习方法进行故障识，然后基于XGBoos模型介绍一种参数搜索策略，并通过SHAP模型可视化技术对结果进行分析，可视化结果图，十分类混淆矩阵全局特征重要性图，十分类ROC曲线和AUC值，标签真实值和预测值对比，1数据集和特征提取1.1数据...

  前言本文基于Kaggle平台——洪水数据集的回归预测，文末附数据集，，介绍一种基于CNN，LSTM网络的回归预测模型，以下是数据集中各列的描述，包括功能名称的含义，MonsoonIntensity，季风强度，这一特征可能衡量该地区季风降雨的强度和频率，较高的值表示降雨强度更大，可能更频繁，这可能会导...

  当独立的API相互连接时，它们变得极为强大，无论是与外部客户的互动、内部使用还是常规的端到端测试，几乎所有的在线交互实际上都是由相互连接的API网络构成的，流程，这种相互连接是数字产品体验的核心，与API的强大能力相提并论，大型语言模型，LLMs，展现出了令人瞩目的推理能力，它们在解决问题时的迭代思...

  在现代软件工程中，大型语言模型，LLMs，在处理独立的代码任务方面表现出色，例如HumanEval和MBPP，但在处理整个代码库时却遇到了困难，这一挑战促使研究人员探索在代码库规模上增强LLM与代码库的交互，目前的解决方案依赖于基于相似性的检索或手动工具和API，每种方法都有明显的缺点，基于相似性的...

  本文提出了mllm，NPU，这是第一个有效利用设备上神经处理单元，NPU，卸载的LLM推理系统，mllm，NPU的主要设计目标是减少预填充延迟和能耗，它针对主流的仅解码器的变压器架构的LLM，例如LlaMA、GPT等，关键思想是最大限度地在移动NPU上执行预填充，以加速整数计算，同时保持在CPU，G...

  引言，探索短剧剧本生成的新时代随着人工智能技术的飞速发展，短剧剧本生成领域也迎来了前所未有的变革，传统的剧本创作过程中，编剧需要投入大量的时间和精力来构思情节、设计角色和编写对白，然而，最新的研究成果表明，借助先进的大型语言模型，LLM，，这一过程可以得到极大的简化和加速，SkyworkAI与华中科...