神经架构搜索是一种自动化设计神经网络架构的方法。通过搜索算法，NAS可以在给定的搜索空间中找到最优的神经网络架构。常见的NAS方法包括强化学习、进化算法和贝叶斯...

“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精...

今天为大家介绍的是来自浙江大学、西湖大学、杜克大学团队的一篇论文。新型的蛋白质设计方法的开发对生物学和化学中的广泛应用至关重要。蛋白质骨架扩散技术旨在高效地生成...

神经网络处理单元（NPU）是一种创新的计算硬件，专为加速神经网络计算而设计。它摒弃了传统冯诺依曼架构的限制，转而采用“数据驱动并行计算”的方式，模拟人类神经元和...

英伟达CUDA指令集架构（ISA）是CUDA技术的核心部分，它定义了GPU如何理解和执行程序中的指令。尽管详细的ISA细节通常对普通开发者来说是透明的，因为大多...

高通骁龙8295芯片，作为高通第四代汽车数字座舱平台的旗舰产品，凭借先进的5纳米制程工艺，在智能汽车领域树立了新标杆。这款芯片集成了强大的AI处理能力，算力高达...

理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple ...

Bridging Cognitive Architectures and Generative Models with Vector Symbolic Alge...

A Review of Findings from Neuroscience and Cognitive Psychology as Possible Insp...

架构方面，LlamaGen的模型架构主要基于Llama语言模型，包括使用RMSNorm的Pre-Normalization、SwiGLU和RoPE。

因此，在意识到 MoE 可以解决这一难题时，一些大模型从业者相继推出基于 MoE 架构的大模型，比如国外的Mistral AI、 xAI，国内的 MiniMax...

你可能已经看到，在 Transformer 架构中，起点是将文本输入转换为嵌入，从而在多头注意力中进行进一步处理。类似地，我们在这里必须编写一个文本嵌入层。基于...

近年来，计算机视觉领域经历了快速的增长和发展，这主要得益于深度学习的进步和大规模数据集的可用性。在众多突出的深度学习方法中，卷积神经网络（CNNs）[8]特别有...

自从高级深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNNs）的发展以来，它们已成为医学影像分割的主导方法，包括像U-Net、关注U-Net（AttUnet）和U-Net...

在自然语言处理（NLP）中，状态空间模型（SSMs）在以线性复杂度建模长序列方面显示出巨大潜力。其中，一个最近的变体，Mamba [12]，通过综合选择性扫描的...

近年来，计算机视觉与农业的交叉领域取得了显著进展，开启了一个精准农业和农业管理变革的时代。[1]在推动这一范式转变的关键技术中，You Only Look On...

近期，Mamba在计算机视觉领域得到了重视，并将门控MLP []集成到H3 []的SSM中。读者可以参考以更全面地理解这一主题。在这里，作者将列出一些用于医学图...

视觉 Transformer （ViTs）通过自我注意力机制全局建模token间的交互，在图像分类中表现出令人印象深刻的性能。近期工作显示，将局部信息整合到Vi...

Chase 在舞台上宣布发布“LangGraph 的第一个稳定版本”——根据图形显示为 0.1 版本——他说这重申了其“致力于构建一个代理架构，使您能够构建将代...

腾讯基础开发中心负责维护着腾讯文档除编辑器外的大部分业务， 包括 90+ npm 包与 170+ 的 CDN 组件，还有六个 application 服务，散落...