随着数字化转型的深入，数据已成为企业最核心的资产之一。而如何高效、实时地处理海量数据，并从中挖掘出智能洞察，成为技术领域的关键挑战。在这一背景下，Apache ...

导读：深度学习作为人工智能的核心技术之一，已经在多个领域取得了突破性进展。TensorFlow和PyTorch作为当前最主流的深度学习框架，各自具有独特的设计理...

深度学习模型参数量和训练数据集的爆炸式增长，以 Llama 3.1 为例：4050 亿参数、15.6 万亿 token 的训练量，如果仅靠单 GPU可能需要数百...

如果你曾想深入理解大语言模型（LLM）的 “五脏六腑”，却被框架封装的黑盒接口、复杂的源码结构劝退；如果你希望亲手实现 Transformer 的每一个组件，而...

在2025年的大模型时代，推理时延优化已经成为部署LLM服务的关键挑战之一。随着模型规模的不断扩大（从数亿参数到数千亿甚至万亿参数），即使在最先进的硬件上，推理...

在2025年的大语言模型（LLM）开发领域，框架选择已成为项目成功的关键决定因素。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，选择一个既适合研究探索又能支持高效...

随着大型语言模型（LLM）的规模不断增长，部署这些模型面临着巨大的计算和资源挑战。以DeepSeek-R1为例，其671B参数的规模即使经过INT4量化后，仍需...

3D Gaussian Splatting（3DGS）现在几乎成了3D视觉领域的标配技术。NVIDIA把它整合进COSMOS，Meta的新款AR眼镜可以直接在设...

掩码注意力（Causal Attention）是生成式模型的核心技术，它传统自注意力机制有根本的不同，掩码注意力限制模型只能关注当前位置之前的tokens，确保...

对于神经网络来说，我们已经习惯了层状网络的思维：数据进来，经过第一层，然后第二层，第三层，最后输出结果。这个过程很像流水线，每一步都是离散的。

近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)作为强化学习领域的重要算法，在众多实际应用中展现出卓越的性能。本文将详细介绍P...

论文原文 (Paper)：https://arxiv.org/pdf/2412.16986 官方代码 (Code)：https://github.com/JN-...

Transformer架构自2017年Google发表的论文《Attention Is All You Need》中提出以来，彻底改变了深度学习特别是自然语言处...

如何解决Python pip的版本匹配错误：ERROR: Could not find a version that satisfies the require...

单GPU训练结果：总耗时69.03秒，训练1个epoch耗时13.08秒，测试准确率27%。

某机构现已缓存torch.compile编译产物，以缩短使用PyTorch框架模型的启动时间。

DGL 的 cmake/modules/CUDA.cmake 里写死了一个选择逻辑：

数据来源对象，告诉 DataLoader 去哪里拿样本。pytorch提供的torch.utils.data.Dataset类是一个抽象基类，供用户继承，编写自...