Dennard Scaling（登纳德缩放定律）是1974年由Robert Dennard提出的，它与摩尔定律共同指导了集成电路行业多年。Dennard Sca...

OpenAI是scaling laws的坚定拥护者。可是模型训练是否真的大力出奇迹呢？

新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了！使 GPT 风格的自回归模型在图像生成首次超越扩散模型，并观察到与大...

自 OpenAI 发布 Sora，业界对该模型的能力及其所带来的影响和机会讨论不断。虽然 OpenAI 没有放出 Sora 的训练细节，但在其技术报告中又一次强...

前段时间，OpenAI 科学家 Jason Wei 的一份作息时间表引发了广泛关注。表中有很多让人看了会心一笑的梗，比如「9 点 45：背诵 OpenAI 章程...

Scaling laws在nlp，cv领域的模型改进方面起着重要作用，但是目前推荐模型并没有表现出类似于在大型语言模型领域观察到的规律，本文在模型本身结构上做出...

大模型的成功很大程度上要归因于 Scaling Law 的存在，这一定律量化了模型性能与训练数据规模、模型架构等设计要素之间的关系，为模型开发、资源分配和选择合...

随着图像修复(IR)的发展，人们对 IR 结果的感知效果的期望显著提高。基于生成先验的 IR 方法，利用强大的预训练生成模型将高质量的生成和先验知识引入 IR ...

最近用全志的方案做CPU频率切频稳定性测试，就是不停地切换频率，测试CPU跑在每个频率上时候的稳定性，测试的设计思路如下：（以R331为例）

info: Chen L , Lingys J , Chen K ,et al.AuTO: scaling deep reinforcement learnin...

(b) Scalability Challenges of Large-Scale GNNs

PaLM 在decoder-only架构中使用标准的 Transformer 模型架构（即每个时间步只能关注其自身和过去的时间步），并进行以下修改： （1）采...

本文分析了使用“指令数据”对语言模型进行微调所带来的改进，涉及缩放 ：1)增加微调任务，2) 增大模型大小，以及 (3) 添加思维链数据。Google 研究人员...

在线地址：https://yjmyzz.github.io/babylon_js_study/day03/01.html

👉腾小云导读 近三个月 ChatGPT 方兴未艾，昨日凌晨 OpenAI 趁势发布多模态预训练大模型 GPT-4 ，其能力的升级和应用的拓展又一次引爆国内外网络...

典型TCP数据包有一个最大窗口大小为64KB的窗口域。这在因特网发展初期，大部分系统都没有能力处理比这更大的数据，因此这个大小是足够的，但是对于现在的接入带宽应...

时间序列预测中，我们经常使用的损失函数包括MSE、MAE等。这些损失函数的目标是预测结果和真实值每个点的差距最小。然而这样的点误差损失函数真的适用于所有时间序列...

一般情况下我们在做数据预处理时都是使用StandardScaler来特征的标准化，如果你的数据中包含异常值，那么效果可能不好。

多任务学习被广泛应用于推荐系统，先前的工作专注于设计底部层的结构来共享输入数据的信息，但是由于它们采用特定任务的二分类标签作为训练的监督信号，因此关于如何准确排...

来源：DeepHub IMBA本文约1100字，建议阅读5分钟本文介绍的方法叫Robust Scaling，正如它的名字一样能够获得更健壮的特征缩放结果。 一般...