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flash论文在线播放_flash player安卓版(2024年11月免费观看)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

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大语言模型推理技术论文精选清单 𐟓šAwesome-LLM-Inference：这个清单汇集了精选的大语言模型（LLMs）推理技术论文，并提供了配套代码。涵盖了多种前沿技术和工具，如TensorRT-LLM、vLLM、streaming-llm、AWQ、SmoothQuant、WINT8/4、Continuous Batching、FlashAttention、PagedAttention等。 𐟓–LLM Algorithmic/Eval Survey：对大语言模型算法和评估方法的全面调查。 𐟓–LLM Train/Inference Framework：介绍大语言模型的训练和推理框架。 𐟓–Weight/Activation Quantize/Compress：权重和激活量的量化压缩技术。 𐟓–Continuous/In-flight Batching：连续批处理和飞行中批处理技术。 𐟓–IO/FLOPs-Aware/Sparse Attention：输入输出感知、浮点运算感知和稀疏注意力机制。 𐟓–KV Cache Scheduling/Quantize/Dropping：键值缓存调度、量化和删除技术。 𐟓–Prompt/Context Compression：提示和上下文压缩方法。 𐟓–Long Context Attention/KV Cache Optimization：长上下文注意力和键值缓存优化技术。 𐟓–Early-Exit/Intermediate Layer Decoding：早期退出和中间层解码策略。 𐟓–Parallel Decoding/Sampling：并行解码和采样技术。 𐟓–Structured Prune/KD/Weight Sparse：结构化剪枝、知识蒸馏和权重稀疏技术。 𐟓–Mixture-of-Experts(MoE) LLM Inference：混合专家模型在大语言模型推理中的应用。 𐟓–CPU/Single GPU/Mobile Inference：在CPU、单GPU和移动设备上的推理性能优化。 𐟓–Non Transformer Architecture：非Transformer架构的探索。 𐟓–GEMM/Tensor Cores/WMMA/Parallel：GEMM、张量核心、WMMA和并行计算技术。 𐟓–Position Embed/Others：位置嵌入和其他相关技术。

自制老北京鸡肉卷带去美国教室的奇妙经历有一天，我在美国教室的午餐时间，拿出自己做的老北京鸡肉卷，结果美国朋友们都一脸困惑地看着我。我解释说，在遥远的东方，有一家来自你们美国的连锁店，但它却发明了许多比这里老店更好吃的美食，这就是其中之一！我们给它取了个充满魔力的名字——Old-school Peking Chicken Wrap。其实，不仅是我的老北京鸡肉卷让朋友们感到新奇，还有一个叫QuickTakes的app也充满了魔力！这个app可以直接用录音或URL（YouTube或Google drive链接）来生成各种学习资料，比如课程大纲、笔记和专业术语列表。更神奇的是，它还支持PDF输入，根据视频或PDF内容生成学习内容，特别适合需要大量阅读资料的留学生，做论文资料收集又快又准！还有抽认卡功能（Flashcards），帮你快速检测知识点，助你轻松应试！这些小工具不仅让学习变得更高效，还让生活充满了乐趣和惊喜。就像我的老北京鸡肉卷，虽然在美国并不常见，但它的美味和独特之处却让朋友们眼前一亮。有时候，小小的创新和差异就能带来意想不到的效果。

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前面我发了一篇塞缪尔的英文名篇《青春》，一方面是看AI翻译的水平，另外一个方面是为了说明一个问题。你看谷歌最新发布的AI，就发了两个新模型Gemini-1.5-Pro-002 和 Gemini-1.5-Flash-002。能拿出来说的特点是Pro-002的价格降低了 50%，速率提高了大约 3 倍。 Flash-002 的速率限制提高了 2 倍，输出速度提高 2 倍，延迟降低 3 倍。这个被OpenAI的高级语音模式一冲，都没啥热度了，更不要说OpenAI O1了。谷歌没有钱么？有的是钱。谷歌没有技术么？连这波AI的基础技术都是谷歌发的论文。谷歌没有用户么？有的是用户。但是就是啥也没有做出来。怎么解释？就是用塞缪尔的《青春》就可以解释。谷歌什么都没有做错，就是老了，青春不在了。内部都是官僚主义，没人担责，没有激情了。就像一个王朝，明明还有大片的疆土，大量的人口，大量的官员，被几个起事的农民军一冲，就哗啦哗啦的垮掉了。

【每日大模型论文】清华团队提出高效精确的注意力量化方法 SageAttention Transformer 架构在各种模型中占主导地位。作为 transformer 的核心，注意力的计算复杂度为 O(N^2)，而线性变换的计算复杂度为 O(N)。在处理大长度序列时，注意力成为最耗时的部分。虽然量化已被证明是加速模型推理的有效方法，但现有的量化方法主要侧重于优化线性层。为此，清华大学团队首先详细分析了注意力量化的可行性。随后，他们提出了一种高效、精确的注意力量化方法 SageAttention。他们方法的 OPS（每秒操作数）分别比 FlashAttention2 和 xformers 高出约 2.1 倍和 2.7 倍。SageAttention 的准确性也优于 FlashAttention3。综合实验证实，他们的方法在包括大语言处理、图像生成和视频生成在内的各种模型中几乎没有端到端指标损失。 #知识分享# #大模型# #论文#

𐟎觚‡家艺术学院产品设计作品集精选𐟓š 探索皇家艺术学院的产品设计作品集，这里有一系列令人眼前一亮的设计作品。一个模块化的搁架系统，以其几何形状的大理石底座、粉末涂层钢架子和抛光铜镜，吸引了无数目光。这款设计在2015年的巴黎Flash Design Store和伦敦设计节DesignJunction上展出，展现了设计师的独特创意和对细节的追求。 𐟌🠥椸€个令人印象深刻的作品是旋转工作台，其大理石底座、粉末涂层钢手柄和实心桦木座椅，彰显了设计师对材质和结构的巧妙运用。这款长椅是为2015年巴黎的Flash Design Home设计，同样在伦敦设计节的DesignJunction展出，展示了设计师对功能和美学的完美结合。 𐟓š 在数字制造论文的设计中，树屋的设计充满了趣味性和挑战性，仿佛让空间站的逃生舱着陆在了一个充满创意的地方。这个项目展示了设计师对未来居住空间的独特想象。 𐟎蠨‚–像项目也是一个值得关注的作品，通过设计一个现代的躺椅来挑战舒适的概念。这个小组项目最初是一个单独的项目，后来通过导师的分组，设计师们开始微调和生产最终的设计，展现了团队协作的力量。这些作品不仅展示了皇家艺术学院学生在产品设计上的卓越才华，也为我们提供了一个欣赏和学习的平台。

运筹学博士招募！Xie教授组 𐟎“ 运筹学在美国的博士机会正等待着有志之士的探索。Miaolan Xie教授，这位在芝加哥大学Booth商学院从事博后研究（专注于医疗保健领域）的学者，曾在康奈尔大学攻读博士学位，主要研究数学优化和机器学习，尤其是随机优化算法和理论。 𐟌Ÿ Miaolan Xie教授的研究兴趣涵盖了数据科学、机器学习和优化，她的工作在统计学和随机过程工具的基础上，为医疗保健和其他领域提供了应用。她的研究成果得到了广泛认可，包括在2023年荣获INFORMS Optimization Society颁发的学生论文奖第二名，以及在YinzOR学生会议上的Flash Talk竞赛中再获第二名。 𐟏렦™ᥤ祭楷夸š工程学院即将迎来一位新的助理教授，Miaolan Xie教授将于2025年加入该学院，并寻求招收对优化、机器学习和医疗保健应用感兴趣的学生加入她的研究团队。她的团队将专注于开发创新的优化方法，将理论与研究相结合，以解决现实世界中的问题。 𐟓 如果你对数学优化有浓厚兴趣，并希望在机器学习或医疗保健领域探索新的应用，那么Miaolan Xie教授的研究团队将是一个理想的起点。加入她的团队，你将有机会获得全额奖学金，包括学费减免、竞争力强的助学金以及参加学术会议的机会。 𐟒ᠦŠ“住这个机会，与Miaolan Xie教授一起探索运筹学的无限可能！

#大模型日报# ai前沿动态【训练小规模大型语言模型的计算瓶颈】链接：论文概述：本文通过系统研究不同硬件配置和训练策略对小型语言模型训练成本效率的影响，发现Flash Attention对小型模型尤为重要，并提出了一种新的成本效益评估指标“每美元Token数”，为低资源环境下的高效SLM训练提供了实用指导。

2025年最火创新方向：时空预测 𐟌Ÿ 2025年必火的创新领域 𐟓ˆ 随着新技术的不断涌现，时空预测作为跨学科领域，其应用场景正在逐步扩大。例如，首个智慧城市大模型UrbanGPT和即插即用的提示微调FlashST等多篇成果被顶级会议和期刊收录。 𐟔 技术融合与创新的高峰即将到来，时空预测将与对比学习、大模型、扩散模型等热门主题相结合。值得一提的是，各大顶级会议如ICLR、NeurIPS等都开始格外注重该领域的研究，论文数量持续增加。 𐟓š 为了帮助大家全面掌握相关知识，找到创新点，我总结了32篇顶级会议论文，并附上了代码。

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