Unlocking the Power of Hugging Face for NLP Tasks
近年来，自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展，这在很大程度上得益于能够理解和生成人类语言的复杂模型的发展。这场革命的关键参与者之一是 Hugging Face，这是一家开源 AI 公司，为各种 NLP 任务提供最先进的模型。Hugging Face 的 Transformers 库已成为希望实现强大 NLP 解决方案的开发人员和研究人员的首选资源。Inbound-leads-automatically-with-ai。这些模型在大量数据上进行训练，并经过微调以在特定任务上实现出色的性能。该平台还提供工具和资源，帮助用户在自己的数据集上微调这些模型，使其具有高度的通用性和用户友好性。在这
Complex & Intelligent Systems, Volume 10, Issue 4, August 2024
1) 一种用于动作识别的人体骨骼关键帧选择优化方法作者：陈浩，潘悦凯，王晨武页数：4659 - 46732) 城市轨道交通网络短期起讫点流量预测：基于多源大数据的深度学习方法作者：崔红萌，司冰峰……潘伟婷页数：4675 - 46963) 用于社区检测的多约束非负矩阵分解：正交正则稀疏约束非负矩阵分解作者：陈子刚，肖奇……李晓勇页数：4697 - 47124) 使用多层时间图神经网络预测社交媒体网络中的流行趋势作者：金瑞东，刘欣，村田刚页数：4713 - 47295) 受全变分和深度去噪先验启发的混合正则化用于图像恢复作者：Hu Liang, Jiahao Zhang...Jinbo Zhu页数
Flash Attention: Revolutionizing Transformer Efficiency
随着 Transformer 模型的规模和复杂性不断增长，它们在计算效率和内存使用方面面临着重大挑战，尤其是在处理长序列时。Flash Attention 是一种优化技术，有望彻底改变我们在 Transformer 模型中实现和扩展注意力机制的方式。在本综合指南中，我们将深入探讨 […]The post Flash Attention：革命性地改变 Transformer 效率首先出现在 Unite.AI 上。
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理中取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，有效部署它们带来了挑战，其中每个标记的计算都依赖于前面的标记。这需要细致的并行布局和内存帖子《大规模 Transformer 模型的有效部署：可扩展和低延迟推理策略》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
自注意力和掩蔽自注意力是 Transformers 取得巨大成功的核心。然而，我们对注意力的数学理解，特别是对其 Lipschitz 属性的理解（这是分析鲁棒性和表达能力的关键）并不完整。我们在几个实际场景中对自注意力的 Lipschitz 常数进行了详细研究，讨论了序列长度和层规范化对未掩蔽和掩蔽自注意力的局部 Lipschitz 常数的影响。特别是，我们表明，对于任何紧凑的 n 的输入...
On the Minimal Degree Bias in Generalization on the Unseen for non-Boolean Functions
我们研究了随机特征 (RF) 模型和 Transformer 的域外泛化。我们首先证明，在“在看不见的 (GOTU) 上泛化”设置中，训练数据在域的某些部分完全可见，但在另一部分进行测试，对于小特征范围内的 RF 模型，收敛发生在最小程度的插值器上，就像布尔情况一样 (Abbe 等人，2023)。然后，我们考虑稀疏目标范围，并解释该范围与小特征范围的关系，但使用不同的正则化项，可以改变图片……
Optimizing Large Language Models (LLMs) on CPUs: Techniques for Enhanced Inference and Efficiency
基于 Transformer 架构构建的大型语言模型 (LLM) 最近取得了重要的技术里程碑。这些模型在理解和生成类似于人类的写作方面的卓越技能对各种人工智能 (AI) 应用产生了重大影响。尽管这些模型运行良好，但文章《在 CPU 上优化大型语言模型 (LLM)：增强推理和效率的技术》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Enhancing CTC-based Speech Recognition with Diverse Modeling Units
近年来，端到端 (E2E) 自动语音识别 (ASR) 模型的发展令人瞩目，这在很大程度上要归功于 Transformer 等深度学习架构的进步。在 E2E 系统的基础上，研究人员通过使用基于音素的模型重新评分 E2E 模型的 N 个最佳假设，实现了显着的准确性提升。这提出了一个有趣的问题，即除了系统组合效应之外，改进还来自哪里。我们研究了推动这些收益的潜在机制，并提出了一种有效的联合训练方法，其中 E2E 模型进行联合训练……
Argentina opens up aviation market in approved new policy
阿根廷政府发布了第 599/2024 号法令，该法令规范了该国商业航空市场的准入、新运营商的进入（包括希望在阿根廷境内运营第九航权航班的外国航空公司）以及机场服务的优化。由 Federico Sturzenegger 领导的放松管制和国家转型部 (Ministerio de Desregulación y Transformación del Estado) 推动的政策变化包括：...
Improve RAG accuracy with fine-tuned embedding models on Amazon SageMaker
这篇文章演示了如何使用 Amazon SageMaker 微调 Sentence Transformer 嵌入模型并将其部署到 Amazon SageMaker Endpoint。本文中的代码和更多示例可在 GitHub 存储库中找到。
Europe’s Banking union at ten: unfinished yet transformative
欧洲银行业联盟成立十周年：未完成但具有变革性Yuyun ZhanTue, 06/25/2024 - 00:11欧洲银行业联盟是一个在欧盟层面上共同承担审慎政策责任的项目，2014 年随着欧洲中央银行被赋予银行监管机构的权力而成为现实。十年过去了，该项目仍未完成，因为欧洲国家仍然可以利用其国内银行业来服务于其特殊利益，而银行业危机干预框架仍然是国家和欧盟权力与工具的尴尬组合。但即使是这个不完整的银行业联盟所取得的成就也令人印象深刻。欧洲央行于 2012 年年中做出的银行监管决定对于最终解决欧元区危机至关重要。随后十年的监管实践似乎非常成功，实现了银行系统安全和稳健的目标。然而，欧洲为不愿完成这项
状态空间模型 (SSM) 是 Transformers 的替代品吗？Mamba-2。Chimera SSM 时间序列。Audio Mamba。Sonic SSM Gen Voice。mamba.np。OSS Qwen-2 SOTA ML。OSS LeRobot SOTA 机器人。思想缓冲区。
AI-RAG 和图表的新趋势。GRAG。GNN-RAG。属性图。统一 RAG+LangGraph。GenAI 思维模式。Transformer Agents 2.0。Falcon 2.0 11B LLMS/VLMS。ToonCrafter。MusePose。ColdFusion。SymbCoT。
Temperature rise in the Tropics (update 5)
2024 年 4 月 24 日，热带地区（南纬 23.5°-北纬 23.5°，东经 0-360°）的温度创下新高，达到 27°C（或 80.6°F）。下图显示了过去几年截至 2024 年 3 月的每月温度异常，当时异常达到了创纪录的 1.448°C（或 2.606°F）。请注意，顶部图片中的异常是以 1979-2000 年为基准计算的，而上图中的异常是以 1951-1980 年为基准计算的。从工业化前的基础计算，这些异常值会高得多。高温正在造成广泛的破坏，并有可能造成大量人员、牲畜和野生动物的生命损失，以及热带地区和其他地区的农作物减产和生态系统崩溃。气候紧急声明形势严峻，预防原则要求采取迅速
Temperature rise in the Tropics (update 4)
2024 年 4 月 23 日，热带地区（南纬 23.5°-北纬 23.5°，东经 0-360°）的温度创下新高，达到 26.925°C（或 80.47°F）。下图显示了过去几年截至 2024 年 3 月的每月温度异常，当时异常达到了创纪录的 1.448°C（或 2.606°F）。请注意，上图中的异常是以 1951-1980 年为基准计算的。从工业化前的基础计算，异常值会高得多。高温正在造成广泛的破坏，并有可能造成大量人员、牲畜和野生动物的生命损失、作物减产和热带地区和其他地区的生态系统崩溃。气候紧急声明形势严峻，预防原则要求采取迅速、全面和有效的行动，以减少损害并改善局势，如 2022 年这
Temperature rise in the Tropics (update 3)
2024 年 4 月 20 日，热带地区（南纬 23.5°-北纬 23.5°，东经 0-360°）的温度创下新高，达到 26.913°C（或 80.44°F）。下图显示了过去几年截至 2024 年 3 月的每月温度异常，当时异常达到了创纪录的 1.448°C（或 2.606°F）。请注意，上图中的异常是以 1951-1980 年为基准计算的。从工业化前的基础计算，异常值会高得多。气温上升可能会导致热带地区人员、牲畜和野生动物的大规模死亡、农作物减产和生态系统崩溃。气候紧急声明形势严峻，预防原则要求采取迅速、全面和有效的行动，以减少损害并改善局势，如 2022 年这篇文章所述，必要时结合本小组讨
GUEST POST: The Benefits and Risks of ChatGPT for Education
21 世纪的快速技术进步影响了许多领域，包括教育。新的人工智能工具 ChatGPT（生成式预训练 Transformer）拥有超过 1 亿用户，自 2022 年 11 月发布以来，在学生、教师和研究人员中获得了极大的欢迎……
Before you use ChatGPT for Math Homework Help Know this
在当今数字化驱动的世界中，GPT（生成式预训练 Transformer）等语言模型的能力让许多人眼花缭乱，因为它们能够生成几乎像人类一样的文本。从写论文到创作诗歌，这些模型展示了非凡的语言能力。然而，重要的是要记住，并非所有任务都在它们的掌控范围内。一个领域 […] 文章“在使用 ChatGPT 进行数学作业帮助之前请了解这一点”首先出现在“紧急作业博客”上。
