随着大型语言模型(LLMs)在AI应用领域持续发展，其计算成本也呈现显著上升趋势。数据分析表明，GPT-4的运行成本约为700美元/小时，2023年各企业在LLM推理方面的总支出超过50亿美元。这一挑战的核心在于注意力机制——该机制作为模型处理和关联信息的计算核心，同时也构成了主要的性能瓶颈

当前AI领域快速发展，各种新概念层出不穷，其中Retrieval-AugmentedGeneration（简称RAG）和长上下文LargeLanguageModels（LLMs，以下简称长上下文LLM）成为了当下热议的话题。开发者和研究人员在特定AI场景中，往往难以抉择是选择基于检索增强生成的系统架构（RAG（RetrievalAugmentedGenera

在使用易优EyouCMS时，如果遇到数据表缺失的情况，您可以通过以下步骤手动创建缺失的数据表：确认数据表缺失：登录到您的数据库管理工具（如phpMyAdmin），检查报错中提到的数据表是否存在于当前数据库中。例如，如果报错提示“数据表 ey_product_spec_value_handle 不存在”，请在数据库中

一、本文介绍本文记录的是基于AIFI模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。AIFI是RT-DETR中高效混合编码器的一部分，利用其改进YOLOv9模型，使网络在深层能够更好的捕捉到概念实体之间的联系，并有助于后续模块对对象进行定位和识别。文章目录一、本文介绍二、AIFI设计原理2.1、

简介以经济高效的方式确定用于CAE仿真的高性能计算集群规模计算机辅助工程（CAEComputeraidedengineering）是产品开发中非常重要的一部分，尤其是在汽车、国防军工航天、工业装备和电子电气和医疗设备行业。每个CAE部门的核心都有一个计算集群，主要用于运行有限元求解器，以模拟汽

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要YOLO系列因其在速度和准确性之间的合理权衡，成为了

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下面是如何使用PyTorch降低计算成本和计算量的一些方法：压缩模型：使用模型压缩技术，如剪枝、量化和哈希等方法，来减小模型的大小和复杂度，从而降低计算量和运行成本。分布式训练：使用多台机器进行分布式训练，可以将模型训练时间大大缩短，提高训练效率，同时还可以降低成本。硬件加

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群本文讲述字节跳动一款App产品的数据治理故事。该产品随着用户体量和数据体量不断增长

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