Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络和一组专家网络构建的，每个专家网络都擅长特定任务的不同方面
PDF Expert 是一款专业的 PDF 编辑工具，适用于 MacOS 系统。它由 Readdle 公司开发，提供了丰富的编辑、注释和签名功能，并支持对 PDF 文件进行创建、浏览、修改、打印等操作。用户可以使用 PDF Expert 轻松地添加、删除或重新排列页面、添加注释、标记、高亮显示文本、添加表格等。此外，PDF Expert 还提供多种阅读模式，包括夜间模式和正常模式，让用户能够更加舒适地阅读 PDF 文件。PDF Expert 是 Mac 上一款功能强大、易于使用的 PDF 编辑工具，可以满足各种日常办公和学习需求。
知乎：Verlocksss 编辑：马景锐 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/675216281
PDF虽然很常见的办公文档格式，各种电子书、资料不仅有时会有着非常复杂的排版、诸多的表格、嵌套的公式等，而且还有很多动辄几百 MB 的全彩高清扫描版 PDF 大文件。
PDF Expert是由Readdle开发的一款专业的PDF编辑和阅读工具。它可以帮助用户在Mac、iPad和iPhone等设备上查看、注释、编辑、填写和签署PDF文档。
论文 DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI Scale
C++ 是支持多继承的语言，但是实际项目开发中非必要请避免使用多继承以降低代码逻辑的复杂性。
PDF Expert是一款PDF编辑和注释工具，适用于MacOS和iOS等多个平台。它提供了丰富的PDF编辑和注释功能，包括文本编辑、签名、批注、高亮、划重点等，可以帮助用户更好地处理和管理PDF文档。
MoE（Mixture of Experts），又称「混合专家」，本质是一种模块化的稀疏激活。怎么理解？
最近接触到 Mixture-of-Experts (MoE) 这个概念，才发现这是一个已经有30多年历史、至今依然在被广泛应用的技术，所以读了相关的几篇经典论文，在这里总结一下。
sudo apt install ros-foxy-plansys2-bringup ros-foxy-plansys2-bt-actions ros-foxy-plansys2-core ros-foxy-plansys2-domain-expert ros-foxy-plansys2-executor ros-foxy-plansys2-lifecycle-manager ros-foxy-plansys2-msgs ros-foxy-plansys2-pddl-parser ros-foxy-plansys2-planner ros-foxy-plansys2-popf-plan-solver ros-foxy-plansys2-problem-expert ros-foxy-plansys2-terminal
暂时未有写美化更新的想法！！ 推荐文章增加文章描述 修改/scripts/helpers/related_post.js文件 /** * Butterfly * Related Posts * According the tag */ 'use strict' hexo.extend.helper.register('related_posts', function (currentPost, allPosts) { let relatedPosts = [] currentPost.
万万没想到，这篇来自MIT等机构的研究者收集整理的数据集受到了污染，其实GPT-4的结果被夸大了。
在大模型浪潮中，训练和部署最先进的密集 LLM 在计算需求和相关成本上带来了巨大挑战，尤其是在数百亿或数千亿参数的规模上。为了应对这些挑战，稀疏模型，如专家混合模型（MoE），已经变得越来越重要。这些模型通过将计算分配给各种专门的子模型或「专家」，提供了一种经济上更可行的替代方案，有可能以极低的资源需求达到甚至超过密集型模型的性能。
推荐，搜索，计算广告是互联网公司最普及最容易商业变现的方向，也是算法发挥作用最大的一些方向，前沿算法的突破和应用可以极大程度驱动业务增长，这个系列咱们就聊聊这些业务方向的技术和企业实践。本期主题为多目标学习优化落地（附『实现代码』和『微信数据集』）
在实际测试中发现，需要插入大量的测试数据或者有依赖关系的数据 来达到测试的目的，这时我们可以使用python来简化和规范化该操作。
Mac上pdf编辑工具哪款好用？macz推荐的PDF Expert mac是一个MacOS上的pdf编辑工具,你可以使用它快速阅读PDF文件,轻松完成PDF编辑工作。您只需点击几下即可编辑文字、更改图片、填写和签署文档。
今天带来是Google发表于KDD2018，针对于多任务推荐的经典模型MMOE。
The influence of technology in the financial world grows exponentially with FinTech being a unique term of its own to refer to the digital facilitation of processes such as payment, loan lending, and investing, etc. Businesses thrive from the benefits that FinTech provides, from greater customer acquisition to optimized and more secure services.
当网站流量异常，被大量消耗甚至导致无法访问，就需分析网站的访问情况看看是什么占用了。下面站长给大家介绍如何使用WebLog Expert Lite工具来分析日志。
今天要抓取的一个网站叫做微医网站，地址为 https://www.guahao.com ，我们将通过python3爬虫抓取这个网址，然后数据存储到CSV里面，为后面的一些分析类的教程做准备。本篇文章主要使用的库为pyppeteer 和 pyquery
WebLog Expert Lite，它是一款专门用来分析网站日志文件的软件，可以对网站的来访者进行详细分析，包括当前活动会话统计、文件存取统计、搜索使用情况统计、浏览器/操作系统统计、错误统计等。然后生成HTML形式的表格和图表报告方便各站长对网站各种情况有一个直观的了解。网上有7.0的中文版（其实就是7.0的英文版+语言安装插件），不过官方现在已经更新到7.7版本了，我这里用的是7.7的英文版，另外我把语言插件来放在这里，方便大家下载。 1、首先下载WebLog Expert Lite和中文语言安装包，
虽然强化学习不需要有监督学习中的标签数据，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会有天差地别。在很多现实场景中，奖励函数并未给定，或者奖励信号极其稀疏，此时随机设计奖励函数将无法保证强化学习训练出来的策略满足实际需要。例如，对于无人驾驶车辆智能体的规控，其观测是当前的环境感知恢复的 3D 局部环境，动作是车辆接下来数秒的具体路径规划，那么奖励是什么？如果只是规定正常行驶而不发生碰撞的奖励为+1，发生碰撞为-100，那么智能体学习的结果则很可能是找个地方停滞不前。具体能帮助无人驾驶小车规控的奖励函数往往需要专家的精心设计和调试。
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https://www.thezdi.com/blog/2020/9/9/performing-sql-backflips-to-achieve-code-execution-on-schneider-electrics-ecostruxure-operator-terminal-expert-at-pwn2own-miami-2020 译文仅作参考，具体内容表达请见原文
在线上推荐预测任务时往往需要预测用户的多个行为，如关注、点赞、停留时间等，从而调整策略进行权衡。其中涉及到多任务学习，本篇将会大概整理一些常用的模型如MMoE, ESMM, SNR方便理解与学习。
SQLite，是一个C语言库，诞生于2000年，它实现了一个小型、 快速、 自包含、 高可靠性的SQL数据库引擎，与其他数据库管理系统(如SQL Server或Oracle)的一大区别，是它非常的轻量级(小于500Kb大小)。
这两天，一篇关于 GPT-4 满分通过 MIT EECS 和数学本科考试的论文在推特上疯传。
Disk Space Analyzer Pro Mac版是一款Mac平台的磁盘分析管理工具 ，能让帮助我们轻松找到当前mac电脑中最大的文件和文件夹。Disk Expert Mac版会扫描您的硬盘驱动器分区，直观地显示磁盘空间的使用，建立了一个冗余内容的列表。
大家好，我是漆天编程团队的漆学军，也是MT4专家论坛的创办者，下面是我为大家准备的《EA编程速成教程》第二课。
多任务学习（Multitask Learning）是迁移学习的一种方式，通过共享表示信息，同时学习多个相关任务，使这些任务取得比单独训练一个任务更好的效果，模型具有更好的泛化性。在深度学习模型中，多任务学习的最直接实现方法是多个Task共享底层的多层网络参数，同时在模型输出层针对不同任务配置基层Task-specific的参数。这样，底层网络可以在学习多个Task的过程中从不同角度提取样本信息。然而，这种Hard Parameter Sharing的方法，往往会出现跷跷板现象。不同任务之间虽然存在一定的关联，但是也可能存在冲突。联合训练导致不相关甚至冲突的任务之间出现负迁移的现象，影响最终效果。为了解决Hard Parameter Sharing的弊端，学术界涌现了如多专家网络（Multi-expert Network，MoE）等多种解决深度学习中多任务学习问题的方法，是学术界一直以来研究的热点，在工业界也有诸多应用。本文从最基础的多任务学习开始，梳理了近几年来7篇多任务学习顶会相关工作，包括Hard/Soft Parameter Sharing、参数共享+门控、学习参数共享方式等建模方式。
Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity
今天继续代码MMoE在推荐系统中的应用篇，来自Google Youtube团队发表在Recsys 2019的文章 Recommending what video to watch next: a multitask ranking system
美团外卖推荐团队在推荐算法的长期落地实践中，针对外卖业务情境化特点对排序模型进行深入探索与优化。本文介绍了面向情境化建模的“情境细分+统一模型”建模思路，通过用户行为序列建模以及专家网络两个模块的优化，实现不同场景间对信息独有性的刻画和信息共性的相互传递，进而提升全部流量效率。
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GPT-4用了Mixture-of-Experts（MoE）架构，引起了广泛关注。然而，MoE训练并不是一项简单的任务，它面临着一些主要的挑战和难点：
以上是效果图 需求是这样的： 专家设置好条件，然后设备检测到达到相应的条件之后，设备发出提醒给用户。 这就需要专家设置好能看懂的条件之后，然后把给专家看的，正常人能看懂的条件和发送的设备的，设备能够识别的条件分别拼接并保存到数据库。专家可以点击 + 添加条件，多个条件之间是并且的关系。 问题的关键在于动态添加表单和如何获取表单的text和value分别根据要求进行拼接。 首先是添加表单，这个很简单： $("#addform").click(function () {
上篇文章：SQLite命令行基本操作，介绍了sqlite3命令行操作来创建数据库与表，该方法需要有一定的数据库基础知识。
以下就是今天我们要介绍的Linux命令： man touch, cat and less sort and grep cut sed tar find diff uniq chmod 接下来让我们逐一来详细介绍。 1、man命令 第一个你需要知道的Linux命令就是man命令，该命令可以显示指定命令的用法和描述。比如你想知道ls命令的用法和选项，可以在终端执行“man ls”： 语法: man <command name> man ls root@devopscube:~# man ls
在做推荐系统时，在系统刚刚搭建时，针对业务目标我们可能只需要去优化CTR或者CVR即可，但是不同的推荐场景下的优化目标不同。同时，随着系统的不断迭代，我们希望推荐算法能够同时优化多个业务目标。
提交form数据，假如提交的按钮是图片按钮而不是submit按钮，可以按下面方法防止按钮被多次提交： 1. ---------------------------------------------------------------------
索尼公司正在申请一项全新专利，这款专利能够让PlayStation VR摆脱线缆的束缚，实现无线操控。该专利使用了一种新的频带测定装置和方法，使PlayStation的系统能够不依靠线缆就能计算出用户的运动位置。
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