深入解析torch.compile：提升PyTorch模型性能、高效解决常见问题
近年来，PyTorch已在学术界和工业界稳固了其作为主流深度学习框架的地位。随着PyTorch 2.0的发布，其核心功能之一torch.compile为用户提供了显著的性能优化能力。本文将从实用角度出发，介绍一些torch.compile的核心技巧，以提升日常
张量
电磁场张量在相对论电动力学中的作用
电磁场是描述电磁相互作用的基本物理场，它不仅仅局限于传统的电场和磁场的概念，而是通过电磁场张量这一数学工具在相对论框架下得到了更加统一和精确的描述。电磁场张量的引入，解决了在相对论框架下如何处理电场和磁场问题的难题，使得电磁学和特殊相对论能够更加自然地结合。电
2025年，大模型LLM还有哪些可研究的方向？
那么在这新赛道，关于大模型我们还有什么可做的创新？要知道，如今的大模型研究已经从单纯的"规模竞赛"转向"效能突破"与"应用重构"，研究者们致力于构建可持续进化的智能生态系统。因此，多模态大模型、智能体agent等这类围绕大模型技术演进核心矛盾的方向尤其值得关注
RTX 5060性能为何成谜？因为没有驱动，5月19日后评测才能出炉
从理论上说，英伟达的RTX 5060系列显卡现在已经正式发布上市，不过，主要集中于GeForce RTX 5060 Ti，各种媒体宣传均侧重于GeForce RTX 5060 Ti 16GB， 而非GeForce RTX 5060 Ti 8GB。
皇极经世赋
此诗以七律之形承载前沿物理，在56字间完成从量子涨落到十维时空的诗意跃迁，既存邵雍观物之玄思，又显霍金宇宙之精微，可谓"极数穷理，道器合一"。
独家 | 用图逐层解析Transformer
在 Beacon街道上边走边听，我在想，我是了解Transformer的，对吧？Transformer在训练过程中掩蔽了Token，让注意力头将文本中的概念联系起来，以此来预测下一个单词的概率。我已经从 Hugging Face 下载大语言模型并尝试使用。早些
张量 transformer 解码器 线性变换 token 2025-05-05 07:08 6
提升AI训练性能：GPU资源优化的12个实战技巧
在人工智能与机器学习技术迅速发展的背景下，GPU 计算资源的高效利用已成为关键技术指标。优化的 GPU 资源分配不仅能显著提升模型训练速度，还能实现计算成本的有效控制。根据 AI 基础设施联盟 2024 年发布的行业调查数据显示，仅有 7% 的企业能在高负载期
AI风口必学！用TensorFlow搭建模型，从理论到实战全攻略
在人工智能蓬勃发展的时代浪潮中，深度学习凭借其卓越的特征提取与模式识别能力，已成为推动技术革新的核心驱动力。从智能安防领域的人脸识别，到医疗影像分析中的疾病诊断；从智能语音助手的精准交互，到自动驾驶汽车的环境感知，深度学习的应用场景不断拓展，重塑着各行业的发展
模型 张量 tensorflow 风口必学 ragged 2025-05-02 14:22 6
TPU芯片，要火了
受人工智能应用对高效计算处理需求增长的推动，TPU 市场正强劲发展。各行各业持续采用人工智能，使得对 TPU 这类能更快、更高效处理 AI 算法的专用硬件需求日益增长。汽车、医疗保健和金融等行业纷纷部署 TPU，以提升实时数据处理和 AI 驱动决策的性能与效率
动态噪声重塑：基于时间嵌入U-Net的PyTorch扩散模型实战
在我最近发表的几篇文章中，我谈到了生成式深度学习算法，这些算法大多与文本生成任务有关。所以，我认为现在转向图像生成的生成算法研究会很有趣。我们知道，如今已经有很多专门用于生成图像的深度学习模型，例如自动编码器、变分自动编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）和
从零开始用Pytorch实现LLaMA 4的混合专家（MoE）模型
近期发布的LLaMA 4模型引入了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，旨在提升模型效率和性能。尽管社区对LLaMA 4的实际表现存在一些讨论，但MoE作为一种重要的模型设计范式，继Mistral等模型之后再次受到关注。
从入门到实战：python 与TensorFlow深度学习全攻略
深度学习作为机器学习领域的前沿分支，通过构建多层神经网络模拟人脑的复杂信息处理机制，能够自动挖掘数据中的深层模式，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。TensorFlow则是谷歌开发的开源深度学习框架，凭借强大的分布式计算能力与灵活的架构设计，成为开发者构
张量 tensorflow python 深度学习 acti 2025-04-19 14:27 5
使得低数据量点监督训练work！西科大推出Sparse
Sparse Generation提供了一种“non-network”的点监督目标检测新框架，在数据集 MS COCO-val、SIMD、RSOD-aircraft、RSOD-oiltank 上，较先前的SOTA方法，实验结果显示出显著的优势。
PyTorch
在深度学习工程实践中，当训练大型模型或处理大规模数据集时，上述错误信息对许多开发者而言已不陌生。这是众所周知的CUDA out of memory错误——当GPU尝试为张量分配空间而内存不足时发生。这种情况尤为令人沮丧，特别是在已投入大量时间优化模型和代码后遭
奔驰吉利联手，汽车软件领域新玩家星穹张量登场！
在汽车行业迈向“软件定义”的新纪元之际，奔驰正以前所未有的力度投入到软件研发的浪潮中。这家历史悠久的汽车制造商，正通过自主研发操作系统、加强本土化研发团队、深化国际合作等手段，构建起一套全方位的软件能力架构。
排列3 2025-092期预测
动态候选数调整百位：近期命中率1.8%（近50期命中9次），候选数从4→5十位：近期命中率5.2%（近50期命中26次），候选数保持4个位：近期命中率1.6%（近50期命中8次），候选数从4→5智能过滤策略冷热号排除：剔除近50期出现频率
电磁场张量Fμν的物理意义
电磁场张量Fμν是描述电磁场性质的一个重要数学工具，在相对论框架下，能够非常简洁和高效地表达电磁场的各种物理性质。它是由麦克斯韦方程组导出的，是电磁学中电场和磁场的一个统一描述，广泛应用于粒子物理、天体物理和高能物理等领域。为了深入理解Fμν的物理意义，我们首
带了个大模型新人，真是一言难尽……
我快被逼疯了！新来的实习生连PyTorch张量操作都搞不定，一个简单的模型微调任务折腾了三天，Hugging Face的API调用还报错到怀疑人生！
奔驰与吉利成立汽车软件公司
近日，吉利关联公司浙江济底科技有限公司与Mercedes-BenzMobilityServicesGmbH（奔驰移动服务有限公司）共同持股的蔚星科技有限公司（下称“蔚星科技”），新成立了一家主营软件和信息技术服务的杭州星穹张量科技有限公司（下称“星穹张量”）。
从零实现基于扩散模型的文本到视频生成系统：技术详解与代码实现
本文详细介绍了基于扩散模型构建的文本到视频生成系统，展示了在MSRV-TT和Shutterstock视频标注数据集上训练的模型输出结果。以下是模型在不同提示词下的生成示例。