​引子U-Net的鼎鼎大名，我觉得无需我多言了。图像分割和扩散概率模型的基石。作者探索了KANs在改进视觉任务Backbone网络方面的未开发潜力。作者研究、修改并重新设计已建立的U-NetPipeline，通过在标记化的中间表示上整合专用的KAN层，称之为U-KAN。严格的医学图像分割基准测试验

 早期文献1：SATO:AnEfficientPropositionalProver HantaoZhang:SATO: An Efficient Propositional Prover. CADE 1997: 272-275@inproceedings{DBLP:conf/cade/Zhang97,author={HantaoZhang},editor={WilliamMcCune},title

1.引言机器学习，这一古老而又充满活力的领域，其历史可追溯至上世纪中叶。然而，直到20世纪90年代初，机器学习才开始展现出其广泛的应用潜力。在过去的十年里，机器学习更是迎来了前所未有的蓬勃发展，其应用范畴广泛，不仅在网络搜索、自动驾驶汽车、医学成像和语音识别等领域大放异彩

概述模型量化作为一种能够有效减少模型大小，加速深度学习推理的优化技术，主要包含8/4/2/1bit等精度设置。在8-bit低精度推理中，我们将一个原本FP32的weight/activation浮点数张量转化成一个int8/uint8张量，从而减少内存带宽和存储空间，并提高系统吞吐量降低系统时延。[2]

一、下载OnnxruntimeGitHub-microsoft/onnxruntime:ONNXRuntime:cross-platform,highperformanceMLinferencingandtrainingaccelerator注意win7运行时会出错。可以下载 https://pan.baidu.com/s/18gIMP7r3lZAmgUTj4H2ugA?pwd=6666 编译好的可在win7下使用。还

随着人工智能技术的快速发展，语言模型（LMs）在各种下游任务中展现出了卓越的能力。特别是在少样本（few-shot）和零样本（zero-shot）学习环境中，通过吸收特定任务的指令和示例，这些模型已经引起了广泛关注。然而，要提升模型的推理能力，大规模高质量的训练数据是不可或缺的。由于注释成本高昂，包

推理被高度认可为生成人工智能的下一个前沿领域。通过推理，我们可以将任务分解为更小的子集并单独解决这些子集。例如以前的论文：思维链、思维树、思维骨架和反射，都是最近解决LLM推理能力的一些技术。此外推理还涉及一些外围功能，例如访问外部数据或工具。在最近的几年里，我们已经看到

LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的RNN（RecurrentNeuralNetwork）结构，它能够有效地学习长期依赖关系。LSTM的内部原理包括三个门控机制：遗忘门、输入门和输出门，以及一个细胞状态（cellstate）来存储信息。遗忘门遗忘门负责决定前一时间步的细胞状态中有多少信息应该被遗忘

1.评估榜单1.1.C-EvalC-Eval是一个全面的中文基础模型评估套件。它包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别。https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard_zh.html?ref=nav.6aiq.com全部都是各个学科的选择题，例如：企业联合是指企业之间为增强市

模型部署模型部署是将训练好的模型部署到运行环境中进行推理的过程，模型部署的过程中需要解决训练模型到推理模型的转换，硬件资源对模型的限制，模型推理的时延、功耗、内存占用等指标对整个系统的影响以及模型的安全等一系列的问题模型部署到运行环境以后，保护模型

本文分享自华为云社区《KubeEdge：基于大模型边云协同的机器人语义分割算法》，作者：云容器大未来。近年来快速发展的视觉大模型(例如SAM)在促进高精度的智能感知方面具有很大的潜力。然而，边缘环境中的资源限制往往会限制这种视觉大模型在本地部署，从而产生相当大的推理延迟，导致难以

本文是LLM系列文章，针对《DualInstructionTuningwithLargeLanguageModelsforMathematicalReasoning》的翻译。数学推理的大语言模型双指令调优摘要1引言2方法3实验4结论局限性摘要最近的进展突出了利用思想链（CoT）数据进行数学推理任务的大型语言模型（LLM）

一、研究背景  本研究聚焦于改进跨语言链式思考（Chain-of-Thought,CoT）推理，这是针对大型语言模型（LLMs）推理过程中的一种技术。传统上，链式思考通过引导模型按步骤生成推理路径，以提高推理任务的准确性。具体来说，零样本链式思考（zero-shotCoT）通过简单的提示，如“Let’sthinks

解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT)技术推动复杂推理的新发展1.简介Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmeticreasoning）、常识推理（commonsensereasoning）、符号推理（symbolicreasoning）。起

目录​​​​​​​一、引言二、模型简介2.1Qwen2 模型概述2.2Qwen2 模型架构三、训练与推理3.1Qwen2 模型训练3.2Qwen2 模型推理四、总结一、引言刚刚写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战 ，阿里Qwen就推出了Qwen2，相较于Qwen1.5中0.5B

大模型（LLMs）以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而，随着应用的深入，这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战，推测性解码（SpeculativeDecoding,SPD）技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型（MLLMs）中的应用，尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融

https://arxiv.org/abs/2406.042711.引言介绍大型语言模型（LLMs）在推理任务中的局限性。概述现有推理方法的分类和局限性：单次查询推理和多查询推理。提出BufferofThoughts(BoT)框架，旨在提高LLMs的推理准确性、效率和鲁棒性。2.相关工作和讨论回顾检索增强语言

根据vits-simple-api中文文档指南自行搭建后端以下步骤均在windows平台cpu推理搭建为例选择你的vits模型(注意是vits!不是So-VitsBertVits2GptVits)建议去抱脸网搜索或者b站搜素以及自己训练.在vits-simple-api的路径的model目录下新建你下载模型的名字的文件夹将

在基于transformer的自回归语言模型（LMs）中，生成令牌的成本很高，这是因为自注意力机制需要关注所有之前的令牌，通常通过在自回归解码过程中缓存所有令牌的键值（KV）状态来解决这个问题。但是，加载所有先前令牌的KV状态以计算自注意力分数则占据了LMs的推理的大部分成本。在这篇论文中，作者

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WebUI参数说明选择主模型文件主模型配套的配置文件主模型配套的扩散模型扩散模型配套的配置文件聚类模型或特征检索。（可选）        聚类模型：需单独训练聚类模型，其可以减小音色泄露，使得音色更接近于原声（效果不是很明显）。单纯的完全使用聚类模型，会导致出现口齿不

CoT推理范式默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的

我们使用以下六个分类标准：动机：隐私问题：许多研究背后的主要动机是对机器学习模型相关的隐私风险日益增长的担忧。例如，Shokri等人(2017)和Carlini等人(2022)专注于开发和改进成员推理攻击，以评估模型对隐私泄露的脆弱性。模型理解：一些研究深入了解机器学习模型的固有属性。Y

当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AIAgent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AIAgent？当然，借助LangChain就可以。1.简述AIAgent何为AIAgent呢？如果拿人来对比的话，半支烟认为AIAgent