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...
Read More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...
Read More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...
Read More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...
Read More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...
Read More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...
Read More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,...
Read More本文深入探讨了如何训练扩散模型以生成视频,如何适配图像模型,甚至在无需额外训练的情况下,如何从图像模型中生成视频。扩散模型作为一种新兴的生成模型,已经在图像生成领域取得了显著的成果。文章首先介绍了扩散...
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