#472 – Terence Tao: Hardest Problems in Mathematics, Physics & the Future of AI
Terence Tao被广泛认为是历史上最伟大的数学家之一。他赢得了数学领域的奖牌和突破奖，并为从Navier-Stokes方程式到数学物理学和量子力学，质量数量和分析数理论，谐波分析，压缩感应，随机传感，随机矩阵理论，组合设备以及许多效果的数学效果的进展而做出了广泛的领域。 https://lexfridman.com/sponsors/ep472-scsee以下时间扫描，成绩单和给出反馈，要提交问题，联系Lex等：https：//lexfridman.com/terence-tao-tao-tao-tao-tao-tao-tao-tao-transcript-contact lex lex
SeedLM: Compressing LLM Weights into Seeds of Pseudo-Random Generators
大型语言模型（LLM）已改变了自然语言处理，但是由于其运行时的成本很高，因此在广泛部署方面面临着巨大的挑战。在本文中，我们介绍了一种新型的培训后压缩方法，该方法使用伪随机生成器的种子来编码和压缩模型权重。具体而言，对于每个权重，请在推断过程中为被馈入线性反馈移位寄存器（LFSR）的种子，以有效地生成随机矩阵。然后将该矩阵与压缩系数线性结合，以重建重量块……
