Unsloth.ai的创始人近期发布了一段视频，详述了他们的团队如何使用PyTorch，编写他们的内核，以及设计他们的API界面。Unsloth的框架和库功能强大，易于使用。Unsloth通过这种方式，使得大量的开发者能够更好地进行深...

谷歌近日发布了一份新的数据集，包含了1.5万张极其详细和全面标注的图像。这个数据集的特点在于其精确度和全面性，每张图像都进行了详尽的标注，提供了丰富且精确的数据资源，为研究人员提供了强大的工具，可以用于...

近日，JAX库的新成员Penzai亮相。Penzai通过具有可读性的功能Pytree结构，使得对训练模型的操纵和理解变得更加容易。这个库包含了丰富多样的工具，可以用于模型的可视化、调试以及组成部分分析。Penzai的安装和使用...

Spider是一个新型的统一模型，旨在增强对上下文依赖（CD）概念的理解，如伪装物体和医疗病变等。这些概念在很大程度上依赖于视觉背景。这个模型的独特性在于，它能够理解并应对由视觉环境变化引起的复杂情况。蜘蛛模...

此项目介绍了一种名为SUNDAE的新技术，该技术通过频谱剪枝和神经补偿来提高内存效率。频谱剪枝是一种新颖的技术，通过消除无关紧要的高频信号，以降低存储和计算的需求。神经补偿则是通过学习数据的结构，来预测和补...

Spikformer V2将自我关注机制与脉冲神经网络（SNNs）的生物效率相结合。这款创新型模型使用了脉冲自我关注机制和卷积茎，增强了其处理视觉特征的能力，同时具有能源效率。脉冲神经网络模拟人脑神经元的工作原理，神...

如今，多层感知器在人工智能领域得到了广泛的应用，包括在Transformer的关注层之间。然而，它们使用的是固定的激活函数。最新研究论文建议在边缘使用学习的激活函数，利用科尔莫戈洛夫-阿诺德表示法（函数可以由更简...

理解Transformer的工作原理常常需要多次尝试。本篇博客文章通过详细解读Gemma架构，帮助读者深入理解Transformer。文章内容明了，包含了代码和图解，无论是对于初学者还是专业人士来说，都能从中获取到有价值的信息...