如何搭建10万个H100 GPU的集群：电力、并行化、网络拓扑与成本优化
在现代人工智能的发展中，构建大规模GPU集群是提升计算能力的关键手段。今天我们探讨如何搭建一个包含10万个H100 GPU的集群。这个项目不仅涉及巨大的资本支出，还面临电力供应、并行化处理、网络拓扑结构以及可靠性和恢复等多方面的挑战。通过深入分析这些问题，本文将为大家揭示构建如此庞大集群的复杂性和关
动态注意力机制新突破！11个最新idea，看了就能发顶会！
在处理复杂数据时，可以通过引入，让模型根据输入数据的特点动态调整关注点，聚焦最关键的信息，来提高模型的处理能力和效率。这种比传统方法更高效、灵活的技术足以应对各种复杂任务和挑战，具有强大的适应性，因此它的应用范围非常广泛，创新空间也很大，是深度学习领域的一个热门研究方向。目前常见的关于动态注意力机制
图像数据增强库综述：10个强大图像增强工具对比与分析
本文旨在全面介绍当前广泛使用的图像数据增强库，分析其特点和适用场景，以辅助研究人员和开发者选择最适合其需求的工具。
【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（下）
在Transformer中前馈全连接层就是具有两层线性层的全连接网络。前馈全连接层的作用是考虑注意力机制可能对复杂过程的拟合程度不够, 通过增加两层网络来增强模型的能力.
【自用】动手学深度学习——跟李沐学AI要点
自用，是学习实时笔记，未条条记录，没有进一步加工组织语言，按需查看。
FredNormer: 非平稳时间序列预测的频域正则化方法
FredNormer的核心思想是从频率角度观察数据集,并自适应地增加关键频率分量的权重。
2024 Google 开发者大会：AI 如何引领技术创新浪潮？
2024 Google 开发者大会展示了 AI 技术在各个领域的创新应用，从 Gemma 2 和 Gemini API 等核心技术的突破，到 Google AI Studio 这样的一站式开发平台，再到非遗保护和特殊教育等传统领域的创新应用。这些进展不仅展示了 AI 技术的巨大潜力，也为开发者提供了
PAIRDISTILL: 用于密集检索的成对相关性蒸馏方法
成对相关性蒸馏(Pairwise Relevance Distillation, PAIRDISTILL)。
Magisto——AI分析视频素材，自动生成剪辑、拼接和添加音乐的成品视频
Magisto 是一个强大的视频编辑工具，特别适合没有专业视频编辑技能的用户。通过自动化的编辑流程和丰富的模板选择，用户可以轻松创建出高质量的视频内容，适用于个人记忆分享、社交媒体推广、商业宣传等多种场景。Magisto 利用人工智能和机器学习技术，结合先进的视频处理和图像处理技术，提供了一个功能强
DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容
DeepArt 通过将卷积神经网络、神经风格迁移、图像优化与生成对抗网络等技术有机结合，实现了将传统艺术风格迁移到现代图像上的功能。它的核心技术依赖于内容和风格的分离、复杂损失函数的设计、多层次特征融合以及高效的迭代优化过程，使得生成图像既具备艺术风格又保留了原始图像的结构和细节。
3D生成技术再创新高：VAST发布Tripo 2.0，提升AI 3D生成新高度
随着《黑神话·悟空》的爆火，3D游戏背后的AI 3D生成技术也逐渐受到更多的关注。虽然3D大模型的热度相较于语言模型和视频生成技术稍逊一筹，但全球的3D大模型玩家们却从未放慢脚步。无论是a16z支持的Yellow，还是李飞飞创立的World Labs，3D大模型的迭代速度一直在稳步前进。近日，国内3
深度学习加速：在Conda环境中安装cuDNN库的详细指南
对于使用Conda管理环境的深度学习研究者和开发者来说，能够在Conda环境中安装cuDNN是一个重要的需求。虽然Conda不直接支持cuDNN的安装，但通过本文的指南，你应该能够成功地在Conda环境中安装和配置cuDNN。在开始安装之前，我们需要了解cuDNN的基本概念和它在深度学习中的作用。c
人工智能在行业中的应用
人工智能在行业中的应用：数据处理与分析：利用计算机视觉、机器学习等技术，对传感器收集到的数据进行处理和分析，实现对车辆周围环境的精准感知。人工智能（AI）作为当前科技领域的热点，其在各行业中的应用日益广泛，深刻改变着传统行业的运作模式，并推动着社会经济的持续进步。智能诊断：通过分析患者的病历、影像等
【AI学习】陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克（IMO）的演讲：AI 与数学
陶哲轩介绍到被数学家接受并开始普及的方法：形式化证明辅助工具
扩散引导语言建模(DGLM):一种可控且高效的AI对齐方法
扩散引导语言建模(Diffusion Guided Language Modeling, DGLM)。DGLM旨在结合自回归生成的流畅性和连续扩散的灵活性,为可控文本生成提供一种更有效的方法。
交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节
在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系，并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。
大语言模型应用指南：从人工智能的起源到大语言模型
人工智能（Artificial Intelligence，AI）自诞生以来，一直是计算机科学领域的重要研究方向。早期的AI系统主要依赖于专家知识和规则库，通过逻辑推理和符号计算来解决问题。然而，这种基于规则的系统在处理复杂和多变的现实世界时，表现出了明显的局限性。随着数据量的爆炸式增长和计算能力的提
神经网络与深度学习深入剖析
神经网络（Neural Networks, NN）是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过层次化的方式组织成输入层、隐藏层和输出层。每个节点都与其他节点通过权重连接，并且每个节点都有一个激活函数，用于决定该节点是否被激活。
SCoRe: 通过强化学习教导大语言模型进行自我纠错
这是谷歌9月发布在arxiv上的论文，研究者们提出了一种新方法**自我纠错强化学习(SCoRe)**,旨在使大语言模型能够在没有任何外部反馈或评判的情况下"即时"纠正自己的错误。
【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（上）
编码器部分:* 由N个编码器层堆叠而成 * 每个编码器层由两个子层连接结构组成 * 第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接 * 第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接掩代表遮掩，码就是我们张量中的数值，它的尺寸不定，里面一般只有1和0的元素，
