这里使用TF-IDF向量化器将文档和查询向量化，并通过计算余弦相似度找到与查询最相关的文档。

　　这是一个累加公式，对于原图的每一个有效像素位置，以其为中心或左上角起点（图像中的坐标一般是X方向从左向右，Y方向从上到下），在原图中覆盖模板宽度和高度大小的...

粗量化的关键优势在于它通过向量“聚类”来实现非详尽搜索，例如IVF中的倒排索引，这可以显著提高搜索效率。而细量化则关注于通过编码技术减少向量的存储需求，同时最小...

乘积量化（Product Quantization, PQ）主要用于减少索引的内存占用，这在处理大量向量时尤为重要，因为这些向量必须全部加载到内存中才能进行比较...

策略收紧是通过有贷后表现的样本分析后制定的，和A类调优的阈值放松相比，有更好的量化分析条件基础，分析过程更容易。

本文对大型语言模型的压缩和效率推理进行了综述。大型语言模型基于Transformer架构，具有强大的性能，但也带来了巨大的内存和计算成本。本文从算法角度对大型语...

一种针对大规模跨模态检索系统的有效搜索方法至关重要，鉴于多模态数据的指数级增长，这些数据涵盖了诸如文本、图像、音频和视频等不同格式。在各种方法中，哈希方法（也称...

大规模预训练文本到图像扩散模型的进展导致了成功生成具有复杂性和对输入条件高保真的图像。特别是基于 Transformer 架构的扩散模型的出现，在这一研究领域中...

通过低比特量化技术和分辨率降低技术，作者的Imp模型可以部署在高通骁龙8Gen3移动芯片上，具有高达约13个 Token /秒的高推理速度。

具有卓越的零样本能力和用户友好的灵活提示技术，Segment Anything Model（SAM）最近已成为一系列通用视觉应用中的新型基础模型，包括图像分割、...

在这篇指南[1]中，我们介绍了Seurat的一个新扩展功能，用以分析新型的空间解析数据，将重点介绍由不同成像技术生成的三个公开数据集。

亚马逊对大西洋的影响：DiAtom 共生菌固氮作用产生的碳输出（ANACONDAS）

LLMs（大型语言模型）能够记忆并重复它们的训练数据，这可能会带来隐私和版权风险。为了减轻记忆现象，论文作者引入了一种名为"goldfish loss"的微妙修...

许多用于医学图像分析的基础模型，例如分段任意模型（SAM），已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而，它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如，针...

许多用于医学图像分析的基础模型，例如分段任意模型（SAM），已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而，它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如，针...

许多用于医学图像分析的基础模型，例如分段任意模型（SAM），已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而，它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如，针...

这种说法是片面的，虽然计算机计算定点数和整数比计算浮点数快，但是模型的参数仅仅是以定点或者整数的方式存储，在实际计算时，还需要把定点数和整数反量化为浮点数进行数...

面向研究类的笔试题目，主要是数理统计和编程题,限时60min,一共6个题,下面给出其中的四题,更全的试题在知识星球中获取.整体难度不大，和之前发布的题目有相似的...

基于时间特征维护的校准量化可确保 Diffusion的量化参数准确保留原始时间信息。广泛的实验证明，TFMQ-DM 在 DDIM、LDM及Stable-Diff...

最近，来自清华大学电子工程系、无问芯穹和上海交通大学的研究团队展开了一次量化方案的“大摸底”，在《Evaluating Quantized Large Lang...