Llama 3.3是一个最新的人工智能自编码器模型，拥有70亿参数规模。此次更新不仅提升了模型的容量和性能，还开放了API接口，使得开发者和研究人员能够更方便地接入并利用这一强大的模型资源。稀疏自编码器是一种高效的...

高维空间的性质常常让人感到困惑，但这些反直觉的特性在科研和技术应用中却极为重要。随着数据维度的增加，许多我们在低维空间中认为理所当然的直觉会变得不再适用。例如，在高维空间中，点与点之间的距离会变得相对...

Golden Gate Claude 是一个出色的案例，展示了如何使用SAEs（稀疏自编码器）进行模型的驾驭和解读。该工作为我们提供了一个直观的解释，解释了它是如何工作的，并提供了一些用于训练这些模型的示例代码。自编码器是...

Seismic是一种创新的组织倒排索引的方法，它通过学习稀疏嵌入大大提高了文本检索的速度和准确性。倒排索引是一种常用的信息检索技术，其基本原理是通过构建单词到文档的映射，从而快速找到包含特定单词的文档。而Sei...

稀疏张量是指神经网络的某些值为零。这些值可以被高效地跳过。研究人员开发了一种快速查找零值的方法，并超负荷硬件，以便一次容纳更多的非零值。

DeepSparse是一种CPU推理运行时，它利用稀疏性加速神经网络推理。稀疏性是指神经网络中有很多权重为零的连接，DeepSparse利用这些零权重的连接，跳过不必要的计算，从而实现推理加速。DeepSparse是一个开源项目，可...