近日，PyTorch团队推出了一款新的轻量级运行时和模型转换工具，以支持在资源受限的边缘设备上运行。此次推出的PyTorch Lite运行时，具有轻量级、高效、低延迟等特点，可以在边缘设备上运行深度学习模型，解决传统云...

变压器是一种智能算法，通常用于处理文本或图像。这个项目调整了它们，使其能够与EEG数据一起工作，以更好地理解睡眠阶段。变压器的这种新应用打开了一个新的可能性，即通过使用复杂的深度学习模型来解决健康问题，...

ExLlamaV2是一个在GitHub上开源的项目，它是为现代消费级图像处理单元（GPU）上运行本地语言模型（LLMs）而设计的推理库。这款推理库的出现，可以帮助用户在个人电脑上使用现代GPU进行深度学习模型的推理计算，而无...

随着技术的成熟，WebAssembly的热度逐渐降低。现在，WebAssembly已经足够好，可以在很多生产场景中使用，包括基于浏览器的模型部署。Web AI是一个GitHub仓库，它允许在浏览器中运行现代深度学习模型，这标志着WebAss...

近日，一篇深度解析如何使用PyTorch 2.0的torch.compile和Nvidia CUDA图表功能提升深度学习模型性能的文章引起了广泛关注。该文章详细介绍了借助CUDA图表在Llama 2上实现了2.3倍的速度提升。这对于对性能敏感的AI从...

我们当前的时代正处于一个全新的人工智能阶段，这个阶段的特点是LLMs、变压器和扩散模型的广泛应用。这与以往的人工智能发展阶段有着明显的区别。LLMs是一种复杂的深度学习模型，可以处理大量的数据并预测结果。变压...

贝叶斯流网络是一种新颖的架构和训练算法。这是一份简洁、非官方的论文复制品。目标是构建一个可以扩展到GPT-2大小模型的代码库。贝叶斯流网络的出现，为深度学习模型的训练带来了新的可能性，其独特的结构和训练方...

KernelWarehouse提出了一种新的动态卷积方法，通过更高效地分解和重组卷积核，为计算机视觉带来了新的可能。这种方法通过在各层之间巧妙地共享和混合预定义的部分，可以使用更少的参数，实现更大的灵活性和强大的功...

研究人员提出了一种新的方法，使用一种扩散模型，具体来说是一种名为稳定扩散的潜在扩散模型（LDM），从通过fMRI捕获的人脑活动中重建高分辨率、高保真度的图像。该方法在保持生成性能的同时减少了计算成本，无需对...

注意力机制和Transformer技术是现代语言模型更加高效的关键，本文将深入探讨它们的作用。 ## 核心要点 - 注意力机制是一种机器学习技术，可使模型更加聚焦于输入中有用的部分。 - Transformer是一种基于注意力机制...