感谢自注意力机制强大的全局信息提取能力，Transformers在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功。这一成功催生了视觉Transformers（V...
苏州吉浦迅科技有限公司 · 联合创始人 (已认证)
Model Optimizer主要针对PyTorch和ONNX模型，生成模拟量化检查点。这些检查点可以轻松地部署到其他推理库，如TensorRT-LLM或Ten...
近年来，股市并未迎来大牛市，相反，我们正面临着一个熊市，行情相当不佳。尽管股市一在3000点的心理阻力，左右徘徊，但随后又出现了下跌的趋势，让投资者备受挑战。
数值偏差是造成这种训练不稳定性的潜在原因，由于大语言模型训练运行成本极高，如何量化数值偏差俨然成为关键问题。
实验中的量化模型使用GPT生成的统一格式（GGUF）进行量化，下面的结果表明，模型的量化会使其容易受到漏洞的影响。
这篇论文探究了当今顶会的审稿现状，通过控制变量的方法追踪并量化了因果关系，进而揭示了AI辅助评审对论文接收结果可能产生的影响。
当地时间5月10日，数学和量化交易领域的传奇人物Jim Simons在纽约市曼哈顿的家中去世，享年86岁。
随着深度学习大语言模型的越来越火爆，大语言模型越做越大，使得其推理成本也水涨船高。模型量化，成为一个热门的研究课题。
? ?第十四届视觉与学习青年学者研讨会(VALSE 2024)于5月5日-7日在山城重庆渝北区悦来国际会议中心举办。大会聚焦计算机视觉、模式识别、多媒体和机器学...
本文研究了大型语言模型（LLMs）在移动和边缘设备上的推理加速问题，这一问题在现实应用中具有重要意义。随着大型语言模型在多种任务中展现出卓越的性能，它们吸引了越...
这篇论文提出了一种新方法，用于解析和向量化半结构化数据，以增强大型语言模型（LLMs）中的检索增强生成（RAG）功能。但是读下来感觉并不是很“新”，基本是常见文...
上海交通大学 · 研究员 (已认证)
外观和感觉是人类解释图像时的两个影响因素，而对这两个元素的理解一直是计算机视觉中长期存在的问题。图像的外观通常与直接影响内容的可量化属性相关，例如曝光度和噪声水...
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保...
QR 估算的是目标变量的条件量值，如中位数或第 90 个百分位数，而不是条件均值。通过分别估计不同水平预测变量的条件量值，可以很好地处理异方差。虽然大多数情况下...
在预测建模中，我们知道模型的目标是为条件均值给出无偏估计。估计值与实际样本值之间的差距被称为误差，体现了模型的不确定性。那么，如何量化这种不确定性呢?由于误差代...
分位数回归满足这一需求，提供具有量化机会的预测区间。它是一种统计技术，用于模拟预测变量与响应变量之间的关系，特别是当响应变量的条件分布令人感兴趣时。与传统的回归...
大模型无疑是这两年最火的概念，国内外各厂商都不甘示弱纷纷推出自己的大模型能力和应用。废话不多说，在实际的大模型应用中，向量检索服务无疑是目前不可缺少的一...
Arrow是高性能列式内存格式标准。它的优势：高效计算：所有列存的通用优势，CPU缓存友好、SIMD向量化计算友好等；零序列化/反序列化：arrow的任何数据结...
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