SigLIP 2：多语言语义理解、定位和密集特征的视觉语言编码器
SigLIP 2 是一个新型多语言视觉-语言编码器系列，通过整合基于字幕的预训练、自监督学习机制（包括自蒸馏和掩码预测）以及在线数据管理策略，对原始 SigLIP 模型进行了显著改进。
NeoBERT：4096 tokens上下文窗口，参数更少但性能翻倍
NeoBERT代表了双向编码器模型的新一代技术发展，通过整合前沿架构改进、现代大规模数据集和优化的预训练策略，有效缩小了传统编码器与高性能自回归语言模型之间的性能差距。
大语言模型的解码策略与关键优化总结
本文系统性地阐述了大型语言模型(Large Language Models, LLMs)中的解码策略技术原理及其实践应用。
PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率
本文是将聚焦于指标收集，演示指标收集的一种简单实现如何对运行时性能产生负面影响，并探讨用于分析和优化它的工具与技术。
SRMT：一种融合共享记忆与稀疏注意力的多智能体强化学习框架
本研究将系统阐述**SRMT的技术架构、核心功能、应用场景及实验数据**，深入分析其在**多智能体强化学习(MARL)**领域的技术优势。
LossVal：一种集成于损失函数的高效数据价值评估方法
*LossVal*提出了一种创新方法，通过将数据价值评估过程直接集成到神经网络的损失函数中，实现了高效的数据价值评估。
Coconut:基于连续潜在空间推理,提升大语言模型推理能力的新方法
Coconut的核心机制是在"语言模式"和"潜在模式"之间进行动态切换。语言模式下，模型采用标准语言模型的自回归方式生成token序列。
BERT的继任者ModernBERT：融合长序列处理、代码理解与高效计算的新一代双向编码器
。ModernBERT 是一个全新的模型系列，在**速度**和**准确性**两个维度上全面超越了 BERT 及其后继模型。
华为昇腾310P AI 智能计算模组规格书
PCIe Gen4.0 ，兼容 3.0/2.0/1.0 XGE、SATA、USB 等接口。基于昇腾310P 模组设计的 AI 智能产品，可根据实际应用需求，可应用于机器人、无人机、无人。领域，有着极高的性价比，具有超强算力、 超高能效、高性能特征检索、安全启动等优势。支持 I2C、 UART、 CA
算法——BP神经网络
BP神经网络（Backpropagation Neural Network），也称为反向传播神经网络，是一种最常见和广泛应用的前馈型人工神经网络模型。BP神经网络由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层级都由多个神经元构成，它们通过带有权重的连接相互连接。信息在网络中从输入层向前传递，通过
可解释人工智能（XAI）领域的全面概述
本文提供一份关于 XAI 的全面综述，涵盖常见的术语和定义、XAI 的需求、XAI 的受益者、XAI 方法分类以及 XAI 方法在不同应用领域的应用。
机器学习和神经网络对安全的意味着什么 ？？
神经网络是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型，是机器学习的一种形式，它通过模拟人类神经网络的结构和功能，由大量神经元构成复杂的神经网络，模拟神经元的刺激和抑制过程，最终完成复杂运算。总的来说，机器学习和神经网络的研究与传统物理学之间的关系是密切的，这种关系主要体现在统计物理的应用、优化
26_EfficientNet网络详解
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什么是AI神经网络？
在当今的科技时代，人工智能（AI）已经深入到我们生活的各个方面，而神经网络则是推动这一发展的重要技术之一。总之，AI神经网络是人工智能领域的重要组成部分，它的强大能力正在改变我们的生活方式。无论你是技术爱好者，还是普通用户，了解神经网络的基本原理都能帮助你更好地理解这个快速发展的科技世界。随着计算能
深度学习工程实践：PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析
在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。
时间序列-插补-顶会顶刊论文汇总【论文/源码链接】
这是一篇关于时间序列插补的纯干货分享，原文链接[github](https://github.com/wenjiedu/awesome_imputation?tab=readme-ov-file)，【搬运 侵删】
通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析
本文将深入探讨何时以及为何启用这一设置,帮助你优化 PyTorch 中的内存管理和数据吞吐量。
【pyspark学习从入门到精通1】理解pyspark_1
Apache Spark 是一个功能强大的开源处理引擎，最初由 Matei Zaharia 在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间开发。Spark 的第一个版本于 2012 年发布。自那以后，在 2013 年，Zaharia 联合创立并成为了 Databricks 的首席技术官；他同时也在斯坦福大学担
