文末送一门【类ChatGPT微调实战特训】含32次课及课件、答疑+13本电子书1、Decoder-Only和Encoder-Decoder模型相比有什么优势？在训练和推理效率上有什么区别？Decoder-Only模型：结构较为简洁，通常只由一个解码器组成。模型参数较少，相比于Encoder-Decoder模型在训练和推理上可能更高效。在自回归生成任务中表现优 …
启发式搜索算法
在GPU上进行推理性能优化可以从多个角度入手，包括模型优化、推理引擎优化、算子优化、数据处理优化、硬件利用优化、内存管理优化、框架优化等。以下是一些常见的优化方向及具体优化内容：1. 模型优化a. 模型压缩量化：将模型的权重和激活函数从浮点数（如FP32）转换为低精度（如INT8），以减少内存占用和计算量。工具：TensorRT、TensorFlow Lit …
目前大语言模型在日常交流对话中，展现出强大的能力，但是如果遇到一些复杂提问，如解决24点游戏问题等需要具备逻辑思维较为密集的场景，往往LLMs 表现能力不佳，那么今天就介绍一下LLMs 中解决这类思维较为密集问题的技术CoT，ToT 技术。作者翻看全网对ToT 技术的讲解，发现没有一篇将所有涉及到的重点讲清楚，现在我将深入对ToT 思想论文《Tree of …
通信世界网消息（CWW）光网络承担着海量信息传输任务，是支撑经济社会数字 化转型的重要基础设施。随着大数据、物联网、云计算、AI（人工智能）等新技术的快速发展，云游戏、VR（虚拟现实）AR（增强现实）等新型业务对光网络的带宽、时延、安全性和可靠性提出了更高要求。欧洲电信标准化协会（ETSI）于2020年提出从“光纤到户”迈向“光联万物”的产业愿景，标志着F5 …
在自动化与智能化浪潮的推动下，机器人技术正以前所未有的速度发展，而视觉引导作为机器人智能化的重要组成部分，其重要性日益凸显。本文旨在深入探讨机器人视觉引导的原理，从图像采集、图像预处理、目标检测与识别、运动控制到路径规划等关键环节，全面解析这一复杂而精细的过程。机器人视觉引导概述机器人视觉引导，简而言之，是指利用机器视觉技术使机器人在特定环境下能够感知、理解 …
天气马上热起来了，今天做点冰激凌出来。本来以为只能出个八杯左右的，结果出了十杯还在有。然后我就以为可以出个十八碗，但是最后做出十四碗。·这个配方是2.5公斤牛奶、100克白砂糖、2.5克盐、100克淡奶油，打发时间大概在20分钟左右。这个机器还是挺给力的，就是有点费电。·打好的冰激凌放冰箱冷冻3个小时，再拿出来继续搅拌，大概在10分钟左右就可以了。这个时候已 …
投影追踪算法是一种用于求解凸优化问题的迭代算法。它的主要思想是通过在每次迭代中，将当前估计的解投影到约束集上来逼近最优解。这个过程类似于将当前解沿着负梯度方向移动，直到满足约束条件。具体而言，投影追踪算法的步骤如下：初始化解x0和迭代步长t0。对于每次迭代k：计算当前解的梯度gk。更新步长tk。计算投影操作，将当前解投影到约束集上得到新的解xk+1。如果满足 …
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