随着预训练视觉模型的兴起，目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集，因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR（One step Learning, One step Review），把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一
CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性，加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址：https:/
作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，计算量和内存开销都很少，在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址：https
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 参考 论文：https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容，见微*公号往期文章： 审稿人：拜托，请把模型时间序列去趋势！！ 使用 Python 快速上手 LS
DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
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摘要 评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们
很早之前我们就聊过ToolFormer，Gorilla这类API调用的Agent范式，这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。 真实世界的API数量庞大且多样：之前的多数工具调用论文，工具数量有限，工具相对简单具体，并且往往
最近，有一些大型内核卷积网络的研究，但考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，继而引发严重的优化问题。受人类视觉的启发，论文提出了外围卷积，通过参数共享将卷积的复杂性从 \(O(K^{2})\) 降低到 \(O(\mathrm{log} K)\)，有效减少 90% 以上的参数数量并设法将内
所谓文无第一，武无第二，云原生人工智能技术目前呈现三足鼎立的态势，微软，谷歌以及亚马逊三大巨头各擅胜场，不分伯仲，但目前微软Azure平台不仅仅只是一个PaaS平台，相比AWS，以及GAE，它应该是目前提供云计算人工智能服务最全面的一个平台，尤其是语音合成领域，论AI语音的平顺、自然以及拟真性，无平
# 基于drawio构建流程图编辑器 `drawio`是一款非常强大的开源在线的流程图编辑器，支持绘制各种形式的图表，提供了`Web`端与客户端支持，同时也支持多种资源类型的导出。 ## 描述 在我们平时写论文、文档时，为了更好地阐述具体的步骤和流程，我们经常会有绘制流程图的需求，这时我们可能会想到
http://blog.itpub.net/70024922/viewspace-2927330/ 分布式系统共识算法Paxos相信大家都不陌生，它被称为最难理解的算法不是没有道理的，首先，它的发表之路就充满了坎坷。 1990年，莱斯利·兰伯特大佬写了一篇论文，举了一个城邦选举的例子来介绍Paxos
http://blog.itpub.net/70024420/viewspace-2929074/ 初识HBase HBase 是一个面向列式存储的分布式数据库，其设计思想来源于 Google 的 BigTable 论文。HBase 底层存储基于 HDFS 实现，集群的管理基于 ZooKeeper
https://www.163.com/dy/article/H4TQ7F6O0542ONZJ.html 作者：中国探长国防部研究院成立的背景1956年3月，在***、陈毅、李富春、聂荣臻等领导下，600多位科学家、近百名苏联专家，历时数月反复论证，终于在当年8月形成了“十二年科学技术发展远景规划纲
https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404853901739557561&sudaref=www.baidu.com 2023年1月3日消息，据Semiwiki报道，台积电在 2022 年 IEDM 上发表了两篇关于 3nm 的论文：“关键工艺特性
https://zhuanlan.zhihu.com/p/103968892 背景 LSM-Tree (Log Structured Merge Tree)，日志结构合并树。它在 1996 年由论文《The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree) 》[1]首次提出，
转载：图灵奖得主姚期智领衔提出大模型「思维」框架！逻辑推理正确率达98%，思考方式更像人类了 前言 近日我国图灵奖得主姚期智院士团队发表首篇大语言模型论文，主要解决“让大模型像人一样思考”的问题，不仅要让大模型一步步推理，还要让它们学会“步步为营”，记住推理中间的所有正确过程。具体来说，这篇新论文提
总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA，LTD等。论文都是以优化指令样本为核心，提出对齐阶段的数据质量优于数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型
摘要：不同于传统的卷积，八度卷积主要针对图像的高频信号与低频信号。 本文分享自华为云社区《OctConv：八度卷积复现》，作者：李长安 。 论文解读 八度卷积于2019年在论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP
