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开源网站权重优化新上映_建站资源网(2024年12月抢先看)

内容来源：尹娜SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

开源网站权重优化

深度学习算法创新：从零开始的实用指南𐟚€ 最近，我一直在给一些小朋友做深度学习代码的1对1辅导。有粉丝在笔记下留言说：“深度学习算法创新好难啊，基础不好的学生该怎么做？”这篇文章就简单聊聊这个话题。理解现有算法模型𐟓š 在开始创新之前，首先要深入理解已有的算法模型。这包括阅读相关文献、论文和开源代码，掌握模型的核心思想、结构和训练方法。确保你对现有算法的细节和局限性有充分的了解。寻找改进的切入点𐟔 创新的关键在于找到改进的切入点。这可能包括以下几个方面：模型结构：考虑是否可以修改现有模型的结构，如增加、删除或改变层的连接方式。激活函数：尝试使用新的激活函数或调整激活函数的参数，以改善模型的表达能力。损失函数：思考是否可以采用其他损失函数或修改现有损失函数的权重，以优化模型的训练效果。数据增强：探索不同的数据增强方法，如旋转、缩放、裁剪等，以增强模型的泛化能力。优化算法：尝试使用其他优化算法或调整现有优化算法的超参数，以提高模型的收敛速度和性能。实施改进措施𐟔犤𘀦—槡š了改进的切入点，就可以开始实施改进措施：实现代码：根据切入点的需求，对现有模型的代码进行修改或重新实现。实验设计：设计合理的实验来验证你的改进措施。这可能包括选择合适的数据集、划分训练集和测试集，并定义评估指标。训练和评估：使用修改后的模型进行训练，并使用测试集评估性能。比较改进后的模型与原始模型的差异和优劣。调整和优化：根据实验结果，进一步调整和优化改进措施。可能需要多次迭代和调试，直到达到预期的效果。实验结果的解读和总结𐟓Š 在实施改进措施后，对实验结果进行解读和总结至关重要：分析结果：对改进后的模型在性能、收敛速度、鲁棒性等方面进行详细分析。比较实验结果与原始模型，找出改进的优势和劣势。讨论改进原因：通过对实验结果的观察，探讨改进措施可能产生的原因。分析模型的改进是否符合预期和理论推导。总结经验：总结你在改进过程中获得的经验和教训。记录你的创新思路、实验设计和调优策略，以便将来参考。大致就是这些方面啦！其实在之前的笔记里也有详细地说过，新来的粉丝可以在主页里去看下哦～

Meta新技LLM，开发福音！最近，Meta公司推出了一项名为LLM Compiler的人工智能技术，这真是个大新闻！对于软件开发者来说，这可是个天大的福音。LLM Compiler是一种开源模型，它通过优化代码，有望彻底改变编译器的设计。这项创新不仅能显著减少编译时间，还能提高应用的代码效率。更令人惊叹的是，它在反汇编方面的成功率竟然高达45%，这简直让许多开发者眼前一亮。 LLM Compiler的诞生源于大语言模型（LLMs）在软件工程和编程任务中展现出的卓越能力，尤其是在代码优化和编译器领域的应用潜力。Meta的研究团队通过在包含5460亿个标记的庞大语料库上训练模型，使其能够深入理解编译器的中间表示、汇编语言和优化技术。这一过程不仅减少了对昂贵GPU时间和庞大数据集的依赖，还为编译器优化任务提供了新的可能性。在实际测试中，LLM Compiler展现出了高达77%的自动调优潜力，这意味着它能够自动完成大部分的代码优化工作，极大地提升了效率。此外，LLM Compiler在反汇编方面的能力同样令人瞩目，尤其是在将x86_64和ARM汇编代码转换回LLVM-IR时，其成功率达到了45%，这对于逆向工程和旧代码维护具有极高的价值。为了构建这样一个强大的模型，Meta的研究团队采用了Code Llama的权重作为初始化，并在以编译器为中心的数据集上进行了进一步的训练。他们还对模型进行了指令微调，以模拟编译器优化的过程，生成了大量示例，并训练模型预测优化后的代码和代码大小。 LLM Compiler的成功，得益于其在多个方面的技术创新。首先，它通过扩展下游编译任务，优化了标志调优的指令微调，减少了运行时性能和代码大小的影响。其次，它通过预测标志来最小化未见程序的代码大小，提高了零样本性能。此外，LLM Compiler还通过反汇编的指令微调，学习了汇编代码和编译器IR之间的关系，进一步提升了反汇编的准确性。尽管LLM Compiler在编译器优化任务上表现出色，但仍存在一些局限性。例如，输入的有限序列长度限制了模型处理长代码的能力，而模型输出的准确性也需要通过严格的测试来验证。不过，Meta的研究团队正在不断努力，以期解决这些问题，并进一步推动LLM Compiler的发展。

每日3分钟，洞悉AI前沿动态 GitHub Universe 2024亮点第十届GitHub Universe聚焦于提升开发者体验，融入新的AI原生特性，增强安全性与生产力。Copilot引入Anthropic的Claude 3.5 Sonnet、Google的Gemini 1.5 Pro以及OpenAI的相关模型。其AI原生功能涵盖Workspace、Code Review和Autofix，助力代码审查与自动修复，加速PR流程。GitHub Spark可通过自然语言生成小应用，定位为个人或小型应用，目前o1模型已在Copilot Chat上线，其他模型稍晚推出，感兴趣者可加入等待列表。 PixVerse V3全新升级 PixVerse V3震撼登场，生成质量显著提升，增添诸多新功能。用户可体验风格过渡、视频扩展、嘴型同步等高级特性，还有类似Pika的视频特效，以及万圣节专属特效，如法师帽和僵尸化效果。免费用户每日可生成一次，值得一试。 Stable Diffusion 3.5 Medium发布 Stable Diffusion 3.5 Medium问世，可免费用于商业及非商业用途。它具有2.B参数，性能适中，适配消费级显卡，仅需9.9 GB VRAM，无需复杂优化。相关配图展示了顶级开放权重模型对显卡显存要求，可为显卡选购提供参考。字节跳动开源DreamClear DreamClear是由字节跳动与中科院推出的基于DiT的图像修复模型。它融合扩散模型生成力与多模态大语言模型感知力，实现出色修复效果。代码和预训练模型已开源，可用于商业用途。 Meta AI发布MarDini MarDini是Meta AI推出的图生视频模型，依据多张参考帧可生成2秒（8FPS）视频。虽仅发布论文，但官方演示效果令人期待，有望成为视频插帧技术的新选择。 Pika AI万圣节特效更新 Pika AI更新Pikaffects，推出万圣节特别版，可生成包含悬浮、弹眼睛和头部分离等特效的视频，在视频特效领域不断深耕。微信AI问答功能测试微信正在对AI问答功能进行灰度测试，部分用户可通过搜索框提问触发该功能。它能在20秒内生成约400字回答，并提供5个公众号参考资料，旨在优化搜索体验，整合了腾讯内部技术资源。 ChatGPT聊天记录搜索上线 OpenAI在ChatGPT网络版推出聊天记录搜索功能，用户可快速查找之前对话，不同用户类型将陆续获得该功能。同时，用户期望增加聊天记录分类管理功能。 GitHub Spark平台助力开发 GitHub推出Spark平台，让开发者尤其是新手能用自然语言开发AI应用。Copilot增加更多模型选择，在VS Code中支持多文件编辑，还推出代码审查功能，Python成为GitHub上最流行编程语言，公共AI项目大幅增长。 #AI创造营##新星闪光计划##亿点曝光计划#

英伟达nemo 𐟚€ 标题: LLM Pruning and Distillation in Practice: The Minitron Approach 𐟏력›⩘Ÿ: 英伟达研究院（NVIDIA Research） 𐟛Ž️ 文章简介 𐟔𚦊€术背景: 随着LLM模型的规模日益增大，计算资源和存储需求也大幅增加。为解决这些问题，英伟达团队提出了Minitron方法，通过剪枝和蒸馏技术有效地压缩Llama 3.1 8B和Mistral NeMo 12B模型，分别生成4B和8B参数版本。该方法采用深度剪枝与宽度剪枝（隐藏层/注意力/MLP）相结合，有效减少了计算负担，同时保持了模型性能。 𐟓核心技术: 深度剪枝: 减少网络层数。宽度剪枝: 优化每层的节点数和注意力头。蒸馏: 微调后的教师模型指导下的蒸馏过程，无需原始训练数据，生成紧凑模型。 𐟒ᠦ€稃𝨡觎𐺠在指令调优版本中，Minitron模型在多个常见基准测试中表现优异，尽管参数量减少，但性能保持较好。研究团队还开源了这些模型的权重，方便进一步研究和应用。 𐟔 个人观点 Minitron方法为大型模型的优化提供了新的思路，特别是在计算资源有限的环境下，其剪枝和蒸馏策略能够显著降低成本。此方法的开源也将推动社区在LLM模型压缩方向的研究。

3D可视化工具：让神经网络一目了然！ 𐟎‰ 探索一个开源的神经网络可视化工具，它通过3D技术帮助你深入理解模型的架构和参数。 𐟌Ÿ 主要特点： 1️⃣ 多框架兼容：支持Keras、PyTorch和TensorFlow等主流框架，通过统一接口实现无缝切换。 2️⃣ 实时更新：在训练过程中，实时更新权重和激活图，无需等待整个过程即可评估模型。 3️⃣ 交互式界面：提供友好的Web界面，让你在浏览器中轻松探索和操作模型，无需复杂配置或额外软件。 4️⃣ 高度灵活：不仅可以展示基本的权重和梯度信息，还能自定义显示任何与模型相关的指标，如损失函数、精度等。 5️⃣ 丰富的可视化类型：包括散点图、直方图、热力图等多种图表，满足不同需求。 𐟓š 应用场景：模型调试：帮助开发者快速定位模型中的问题。教学演示：通过可视化神经网络，帮助学生更好地理解模型的工作原理。研究分析：研究人员可以使用它来分析不同神经网络架构的性能和特点。 𐟔砧𛓥ˆ其他工具：可以与其他工具如TensorFlow/PyTorch、Jupyter Notebook和TensorBoard结合使用，以获得更全面的模型分析结果。 𐟌 独特的3D交互式可视化功能，为神经网络结构可视化提供了全新的视角，让你能够从不同角度探索和理解神经网络。

𐟒𛥤现论文代码全攻略𐟓– 𐟔想要复现论文中的代码吗？来，一步步教你如何操作！ 1️⃣ 𐟔寻找开源代码： ✨论文中直接提供的GitHub链接是首选，趋势所在，越来越多的论文源码会公开。 ✨在GitHub上搜索论文名字，寻找同行的代码复现。 ✨还可以利用专门的论文复现网站，如Papers with code。 ✨如果论文未公开且找不到复现，不妨发邮件给作者，诚恳地请求分享代码。 2️⃣ 𐟒𜤸‹载代码和数据集：在GitHub页面，你可以通过git clone或Download ZIP轻松下载代码。 3️⃣ 𐟓–阅读README文件：按照README文件中的步骤操作，它通常包含重要的复现指南。 4️⃣ 𐟓楮‰装依赖包和预训练权重：根据README或requirement.txt文件中的要求，使用pip安装依赖包，并复制数据集和预训练权重到指定位置。 5️⃣ 𐟏ƒ‍♂️运行代码：在命令窗口或通过右键点击运行main函数来执行代码。注意检查代码中的运行顺序说明。 6️⃣ 𐟔稰ƒ试与解决问题：若遇到报错，首先确认所有依赖包都已安装。如问题依旧，尝试debug或寻求在线帮助。 𐟎‰希望这些步骤能助你顺利复现论文代码！加油！

关于AI绘画的技巧、软件以及AI智能给绘画师带来的好处，以下是一些详细的介绍： AI绘画技巧： 1. 关键词优化：构建关键词库，组合不同类型的关键词以获得理想效果，并使用权重符号来强调或减弱某些元素。 2. 高级参数解析：了解不同采样方法如Euler a、DDIM等对生成质量的影响，以及如何通过调整噪声参数来控制图像的细节和风格。 3. 环境搭建与提示词编写：对于Stable Diffusion等模型，学习如何编写有效的提示词是提高AI绘画质量的关键。 4. 参数调整：了解各种参数如steps、CFG Scale等对生成结果的影响，并掌握img2img、inpainting等进阶功能。 AI绘画软件： 1. Midjourney：一款搭载在Discord上的人工智能绘画聊天工具，能够根据文本提示创建逼真的AI艺术。 2. Stable Diffusion：开源AI绘画模型，使用方法包括环境搭建、提示词编写、参数调整等。 3. DALLⷅ 2：由OpenAI开发的图片生成软件，能够根据描述生成艺术画作，并进行编辑和变体创作。 4. GitMind AI绘画：提供多种语言界面的AI绘图免费软件，支持文生图、图生图等功能。 5. Adobe Firefly：Adobe推出的AI绘画软件，提供图像修复、抠图修补等功能。 6. boardmix AI绘画：支持多种风格和尺寸选择，集成Lora模型，提供高精度、大尺寸画图效果。 AI智能给绘画师带来的好处： 1. 提高创作效率：AI绘画可以快速生成大量图像，大大减少制作成本和时间。 2. 拓展艺术创作的可能性：AI绘画可以模拟人类艺术家的创作过程，生成具有一定艺术价值和审美意义的图像。 3. 促进艺术与科技的融合：AI绘画作为艺术与科技结合的产物，推动艺术领域的发展，为科技领域注入创意和灵感。 4. 辅助艺术创作：AI绘画可以作为一种辅助工具，帮助缺乏绘画技能或时间紧迫的人快速生成艺术图像。 5. 艺术教育：AI绘画可以为艺术教育提供资源和手段，帮助学生理解和掌握绘画技能。 6. 商业版权：AI绘画技术在商业应用中可以避免版权问题，提供多样化和可定制化的绘画作品。 AI绘画技术的发展为绘画师提供了新的工具和方法，使得创作过程更加高效和多样化。通过利用AI智能，绘画师可以探索新的风格和技法，提升自己的创作水平。 Ai绘画有哪些技巧和软件ai工具开发 ai画图你就用 AI辅设计

推荐 GitHub 上一个开源免费的 Large Language Model (LLM) fine-tuning平台 X—LLM。通过简化的流程配置和高效的训练方法，基本上无需复杂编码即可完成模型优化工作，对于数据科学家和机器学习工程师来说非常友好。 GitHub：网页链接具有如下主要特性： - 支持 QLoRA、DeepSpeed、GPTQ 等高级训练方法； - 支持 Flash Attention 2 和 FSDP 等高效注意力机制； - 支持 LoRA 权重融合和量化优化； - 支持 HuggingFace Hub 上线和私有仓库管理； - 提供了易于使用的 `Config` 控制器和 `Experiment` 运行器，简化了模型训练和量化过程。提供了方便快捷的命令行工具和脚本，包括 `prepare`、`train`、`fuse` 和 `quantize` 等，帮助用户快速完成模型准备、训练、融合和优化工作，使得整个过程更加高效和自动化。 -----

_每日3分钟，洞悉AI前沿动态_ AiCC 小报 {11月21日} 每天3分钟了解 AI 最新动态 —— AI Creative Commons _ Comfyui_Object_Migration：一致性换衣模型和工作流实物衣服一键穿上 _ 通过 Stable Diffusion 和相关工具实现高精度服装迁移与风格转换，支持从卡通到写实的风格转换，并提供创意设计权重控制。此外，还支持2D角色设计到3D模型的转换，提供动态姿势与表情定制，以及高保真度的材质和纹理渲染。 _ DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版 _ DeepSeek 全新研发的推理模型预览版 DeepSeek-R1-Lite 现已正式上线网页版。R1 系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美 o1-preview 的推理效果。目前，DeepSeek-R1-Lite 仍处于迭代开发阶段，仅支持网页使用，暂不支持 API 调用。官方表示，正式版 DeepSeek-R1 模型将完全开源，并公开技术报告和部署 API 服务。 _ OpenAI 的 GPT-4o 模型重夺竞技场榜首 _ OpenAI 发布了 GPT-4o 的新版本，其写作能力现在更加自然、吸引人且富有个性，进一步提高了相关性和可读性。同时，4o 模型在 lmarena 上超越了谷歌的 Gemini 1114 模型，重新夺得了榜首。从得分来看，新版本在创意写作、数学和编码方面都有显著提升。 _ 谷歌推出 LearnLM 1.5 Pro Experimental：专为教育研究微调的 AI 模型 _ 谷歌 AI Studio 最近上线了一个新模型 LearnLM 1.5 Pro Experimental，这是一个专门针对学习和教育研究进行微调的模型系列。常规任务的表现与 Gemini-Pro 差不多，但在文学能力方面，感觉比最新的 1114 模型还要好。不过，这个模型的上下文窗口只有 32k。 _ 华为Mate 70系列预热视频曝光，AI功能迎来重大突破！ _ 华为最新发布的三段预热视频暗示Mate 70系列将带来多项升级的AI功能，包括隔空手势操作、个性化相机功能和增强的隐私保护。这些新功能不仅提升了用户体验，还展示了华为在AI领域的领先地位。 _ 多样任务真实数据，大模型在线购物基准Shopping MMLU开源 _ 电商巨头亚马逊联合香港科技大学、圣母大学推出 Shopping MMLU 评测基准，旨在评估大语言模型在在线购物领域的能力与潜力。该基准覆盖4项能力和57个任务，吸引了全球500多支队伍参加 KDD Cup 2024竞赛。研究发现，虽然闭源模型仍领先，但开源模型已接近其性能。特定领域微调并未显著提升表现，强调了通用能力的重要性。 _ 人生搜索引擎免费用，开源版哈利波特“冥想盆”登GitHub热榜，支持中文 _ 一款名为 Pensieve 的免费软件，能自动记录并索引你的屏幕活动，帮助你轻松回忆起任何文件或浏览记录。这款软件借鉴了 Rewind 和微软的 Windows Recall 功能，但更注重用户隐私，所有数据均存储在本地。Pensieve 通过优化算法减少了系统资源占用，同时提供了多种隐私保护措施。代码开源，用户可完全控制自己的数据。 _ 周鸿祎揭秘：360全新 AI 搜索产品即将上线，N字头名称等你来定！ _ 360 公司创始人周鸿祎宣布，本月将推出全新 AI 搜索产品，进一步拓展公司在人工智能领域的应用。周鸿祎希望通过创新打造更易用的 AI 工具，并邀请公众参与命名，新名字须以字母 N 开头。新产品旨在简化用户接触 AI 的方式，预计将成为 360 的重要里程碑。 _ 揭秘：TikTok上的‘PDF转脑洞’学习神器，真的有用吗？ _ 一些基于 AI 的学习工具正利用“PDF转脑洞”趋势，将文档内容与 ASMR 视频或游戏片段结合，生成供学生学习的音频视频。这些视频在 TikTok 上非常受欢迎，吸引了大量关注。然而，这些工具是否真正有助于学习仍存疑，部分工具甚至可能产生不准确的总结。此外，许多推广这些工具的账号存在可疑的营销行为，未明确披露其与产品的关联性。 _ 揭秘：工程师如何用 AI 解决母亲的职业烦恼，打造放射科医生的效率神器 _ Shiva Suri 在与担任放射科医生的母亲共同隔离期间，发现她每天有大量时间浪费在繁琐的工作流程上。于是，Suri 利用自己在大数据分析公司 Confluent 的技术背景，创立了 New Lantern，通过自动化工具如 3D 测量和报告撰写，显著提升了放射科医生的工作效率。New Lantern 的软件将图像存档和通信系统（PACS）与报告软件整合，使医生能更专注于诊断工作。目前，New Lantern 已获得 Benchmark 领投的 1900 万美元 A 轮融资，目标是彻底改变放射科医生的工作方式。 #AI创造营#ai艺术家在微博#新星闪光计划#