内存关键词检索结果

研究人员在新模拟中可视化晶体相变粒子

Researchers visualize crystal phase changes particle by particle in new simulations

钢制如何硬化和形状内存合金的秘诀在于,科学家一直在努力观察材料中的快速,原子尺度的变化。现在,康奈尔大学的研究人员正在通过高级建模技术揭示这些转换如何通过粒子进行。

为什么我强烈推荐M4 MacBook Air给大多数人(现在正在销售)

Why I highly recommend the M4 MacBook Air to most people (and now it's on sale)

Apple的M4 MacBook Air以增强的内存,改进的外部显示支持和竞争力的价格提高了可超便利性的游戏,尤其是$ 150折扣。

您的大脑可以用完记忆吗?

Can your brain run out of memory?

您的内存依赖于重复使用,重叠和适应,而不是固定数量的存储点。

Quantspec:用层次量化的量子量化kV缓存

QuantSpec: Self-Speculative Decoding with Hierarchical Quantized KV Cache

大型语言模型(LLMS)越来越多地被部署在边缘设备上,以进行长篇文章设置,从而越来越需要快速有效的长篇小说推断。在这些情况下,就GPU内存和延迟而言,键值(KV)缓存是主要的瓶颈,因为必须为每个解码步骤加载完整的KV缓存。虽然投机解码是一种广泛接受的技术来加速自回归解码,但由于KV缓存优化策略效率低下,现有方法通常难以实现大幅加速,并导致较低的接受率。到…

在AWS上构建具有MISTRAL模型的MCP应用程序

Build an MCP application with Mistral models on AWS

这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手,从而集成了实时位置服务,时间数据和上下文内存,以处理复杂的多模式查询。此用例,餐厅的建议是一个例子,但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。

commvq:KV缓存压缩的交换矢量量化

CommVQ: Commutative Vector Quantization for KV Cache Compression

大语言模型(LLMS)越来越多地用于需要长上下文长度的应用中,但是随着连接长度的增长,键值(KV)缓存通常会成为GPU上的内存瓶颈。为了解决这个问题,我们提出了交换矢量量化(COMMVQ),以显着减少长篇小说LLM推理的内存使用情况。首先,我们通过引入轻量级编码器和代码本来压缩KV缓存来利用加法量化,然后可以用简单的矩阵乘法来解码。其次,要解决解码过程中的高计算成本,我们设计了…

分布式机器学习的前5个框架

Top 5 Frameworks for Distributed Machine Learning

使用这些框架来优化内存和计算资源,扩展机器学习工作流程,加快流程并降低整体成本。

偷偷摸摸的蛇纹石#通过Cloudflare隧道覆盖云,以基于Python的恶意软件注入Orgs

Sneaky Serpentine#Cloud slithers through Cloudflare tunnels to inject orgs with Python-based malware

网络钓鱼,Python和Rats,Oh Mya偷偷摸摸的恶意软件活动通过Cloudflare Tunnel subdomains涂上覆盖物,以执行内存的恶意代码,并使未知的攻击者长期访问PWNED机器。

chatgpt的新工具,使简单

ChatGPT’s New Tools, Made Simple

为什么重要:Chatgpt的新工具,简单地探索了2024年的GPT-4 Turbo,内存,语音和自定义更新。

chatgpt的新工具,使简单

ChatGPT’s New Tools, Made Simple

为什么重要:Chatgpt的新工具,简单地探索了2024年的GPT-4 Turbo,内存,语音和自定义更新。

Meta的AI记得您的对话

Meta’s AI Remembers Your Conversations

它很重要:Meta的AI记得您的对话,并使用该内存来提供个性化的,上下文感知的答复。

AI破坏搜索和广告

Meta’s AI Remembers Your Conversations

它很重要:Meta的AI记得您的对话,并使用该内存来提供个性化的,上下文感知的答复。

AI在DeepSeek中看到的未来 - 近年来AI演变背后的背景

DeepSeekに見るAIの未来 -近年のAI進化の背景とは

■总结,人们注意到,由中国初创公司DeepSeek开发的AI模型(开发AI)是低成本,但在基准测试中得分等于CHATGPT。发电机AI模型的开发可以扩展到广泛的公司和开发人员,因为它由美国主要科技公司主导。此外,人们相信,将AI应用于机器人将导致以前仅限于数字空间的AI的传播,将来将其传播到现实世界中。随着AI的发展,有必要采取积极利用它的态度。 ■目录1- DeepSeek的影响2- DeepSeek Model 3的特征 - AI模型4的不连续演变 - AI应用程序领域的扩展5-结论中国初创公司DeepSeek开发的AI模型,中国初创公司,这是一家AI,它发展了AI,尽管它低成本,但它

AI可以真正发展像我们这样适应的记忆吗?

Can AI Truly Develop a Memory That Adapts Like Ours?

探索泰坦:一种为LLM和人类启发的内存配备的新体系结构,在测试时间期间学习和更新。首先出现在数据科学上。

英特尔的数据渗透幽灵防御再次吓坏了

Intel's data-leaking Spectre defenses scared off yet again

Eth Zurich Boffins利用分支机构的预测竞赛条件可从内存中窃取信息,在瑞士的Eth Zurich中有轻微的完美搜索者,已经找到了一种围绕Intel的防御能力,防御Specter,这是X86巨人的处理器设计中的一个数据渗透性的一家,这简直不会消失。

StreamBridge:将您的离线视频大型语言模型变成主动的流媒体

StreamBridge: Turning Your Offline Video Large Language Model into a Proactive Streaming Assistant

我们提出了StreamBridge,这是一个简单而有效的框架,无缝地将离线视频插件转换为具有流能力的模型。它解决了将现有模型调整为在线方案的两个基本挑战:(1)有限的实时理解能力有限,以及(2)缺乏主动的响应机制。具体而言,StreamBridge结合了(1)一个内存缓冲区,并结合了一个圆形截止的压缩策略,支持长篇小说多转变的交互,以及(2)一个可以毫不费力地集成到现有的…

分享以防:自动PCB胶水与机器人进行协作

การแบ่งปันกรณี: การตรวจสอบกาว PCB อัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์ร่วมมือ

在PCB进入焊接机之前,客户在电子设备生产精确保修中的历史和需求对产品质量很重要。客户需要自动检查系统以确认长期付款的准确性。因为付款中的缺点可能会导致产品故障。在机器前部支付胶水后,可能存在多种问题,例如并非所有长时间渗漏,泄漏或无意间暴露于内存零件。必须先前检查一下,这可能会导致工作不平衡和缺乏数据的疲劳。监视信息。自我检查的挑战:操作员需要连续检查过程。这增加了疲劳和错误决定高员工流通的风险:每个检查员都使用不同的标准。难以确定标准退款检查检查:自我检查不允许存储图像或跟踪数据。这使得生产管理复杂的主要解决方案和技术技术人员机器人的机器人武器提供具有先进视觉和AI分类技术的自动检查解决方

科学家如何将光线绑在空中以通过混乱发送消息

SpaceX Just Launched Robots, Atomic Clocks, and Mars Tech Into Orbit

NASA和SpaceX刚刚向国际空间站发起了重大补给任务,以提供近7,000磅的货物,包括食品,设备和高科技实验。从机器人敏捷性测试到尖端的原子钟和生命支持创新,龙航天器的工具可以重新定义我们在太空中的未来。任务扮演[...] 研究人员通过使用1,400多个GPU和开创性算法技术模拟Google的53 Qubit Sycamore电路,从而实现了量子计算的重大飞跃。他们有效的张量网络方法和巧妙的“ TOP-K”采样方法大大减少了准确模拟所需的内存和计算负载。这些策略通过较小的测试电路进行了验证,并且可以塑造[...]