YOCO架构是一种具有全局注意力能力的解码器-解码器模型，能有效地降低GPU内存需求。它包含一个自解码器和一个交叉解码器，使得关键-值对的缓存和复用更加高效。与传统的Transformer相比，YOCO在推理内存、延迟和吞吐...

苹果公司宣布了下一代Apple Silicon芯片——M4，这也是该公司首款专为人工智能设计的芯片。新芯片采用3纳米架构，并将首次在2024年的iPad Pro中亮相。新芯片拥有10核CPU，速度比M2快50%，并配备了新的神经引擎，能够每...

传统上，搜索和推荐一直被分开，因为虽然它们在概念上占据了同一光谱的两端，但它们具有不同的工具、架构和机器学习目标。大型语言模型引入了需要小心管理的期望，因为在开放式解决方案空间中引导客户意图是很困难的...

如果你有一台旧的 Raspberry Pi，不妨试试 RISC OS。RISC OS 是一款适用于 ARM 架构计算机的操作系统，它拥有简单易用的图形化界面和快速的响应速度。相比其他的 Raspberry Pi 操作系统，RISC OS 更加轻量级，占用更...

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...

在神经架构搜索（NAS）的创新工作中，引入了一种图神经网络（GNN）预测器，这种预测器可以提高识别特定任务的最优神经网络配置的效率。GNN预测器通过理解神经网络的图结构，从而可以更有效地预测神经网络的性能，这...

近日，GitHub上发布了一个名为tiny-gpu的项目，这是一个基于Verilog实现的最小化GPU。该项目的主要优化方向是帮助用户从头开始学习GPU的工作原理。tiny-gpu尝试通过最简单的方式，将GPU的操作和结构进行模拟和实现，...