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促进多设备间的信息传输
图 3.7：模型工作流程 ............................................................................................................................................. 27 图 4.1：环境包含：2 台计算机、屏幕、打印机和打印在它们上方的二维码 ............................................................................................. 31 图 4.2：（A）上图显示第二台计算机的文件，其中包含 IP 地址 192.186.1.3 和 ...... 32 图 4.3：用户佩戴 VR 眼镜 ............................................................................................................................. 33 图 4.4：眼镜包含一个可放置移动设备的轨道 ............................................................................................................. 33 图 4.5：显示增强现实UI ................................................................................ 34 图 4.6：文件类型和图标 .......................................................................................................................... 34 图 4.7：通过手指编号，我们可以检查手是闭合的还是张开的 ................................................................................ 35 图 4.8：我们的系统检测到闭合的手和姿势，在顶部我们可以看到手指编号和
促进多设备间的信息传输
屏幕 ................................................................................................................................................................ 25 图 3.7：模型工作流程 .......................................................................................................................................... 27 图 4.1：环境包含：2 台计算机、屏幕、打印机和打印在它们上方的二维码 ............................................................................. 31 图 4.2：（A）顶部图显示第二台计算机的文件，其中包含 IP 地址 192.186.1.3 和 ...... 32 图 4.3：用户佩戴 VR 眼镜 ............................................................................................................................. 33 图 4.4：眼镜包含一个可放置移动设备的轨道 ............................................................................................................. 33 图 4.5：显示增强用户界面的实际模拟 ................................................................................................................ 34 图 4.6：文件类型和图标 ................................................................................................................................ 34 图 4.7：通过手指编号，我们可以检查手是闭合的还是张开的 ................................................................................ 35 图 4.8：我们的系统检测到闭合的手和姿势，在顶部我们可以看到手指编号和
量子博弈论 – I
在过去的几十年中，量子计算已经发展成为一个成功的研究领域。与此同时，博弈论领域也在不断发展，从而引发了对量子博弈论的追求。强烈推荐早期研究人员在这个跨学科领域的研究成果，例如 David A. Meyer、J. Eisert、M. Wilkens、A. Iqbal、E. Piotrowski、J. Orlin Grabbe、Adrian P. Flitney 和 Derek Abbott。本文对理解量子博弈论模型工作流程及其计算机模拟的研究进行了介绍性回顾。它首先介绍博弈论和量子计算，然后对三个博弈论模型（抛硬币游戏、囚徒困境和双人决斗）的经典和量子版本进行理论分析，并提供模拟结果支持。模拟是通过编写 Python 代码来完成的，这些代码有助于我们分析模型。通过分析，我们将能够了解两个版本的游戏模型的行为差异。
使用视觉语言模型导航神经领域
生成艺术是计算机科学领域的持久纪律，传统上采用了各种各样的创造性实现。但是，如果我们在没有辨别的眼睛的情况下查看当前的生成艺术景观，那么技术和方法的范围可能看起来很平坦，只有扩散模型，LLM和它们的洛拉斯才能看到。在这项工作中，我们旨在展示一种较旧的图像生成技术的变体，该技术可以创建引人注目的视觉艺术，而无需依靠训练数据，详尽的计算或狭义的先验。具体来说，我们重新访问了CPPN - 纳特算法，并将其重新处理以更适合当前的生成模型工作流程。而不是进化增强，我们会生成随机瓦特斯 - 图氏图，将它们转换为神经场，并以任意分辨率生成所得图像。我们通过使用离式VLM来获得高质量的样本，以在生成的示例之间进行成对选择。选择了多个回合的图像以进行最终的人类审查。此自动化过程很简单，并允许我们在消费者台式机上快速，轻松地生成12000px x 12000px图像，这种样式不同于公开可用的图像生成模型。
WITS科学体育场计划：1月21日，星期二...
Pretoria大学Schalk Kok教授，“替代建模的最新进展”摘要Schalk Kok教授将对替代建模的个人观点展示。 他已经从事代理模型工作了近三十年。 他的第一次接触替代模型发生在1996年的硕士研究期间，当时他使用多项式替代物代替了瞬时的热弹性有限元模型。 下一步在2009年遇到了代孕，他参与了网状运动项目。 径向基函数用于在流体结构相互作用（FSI）求解器中移动流体网格。 最近（2022-2024），Kok教授和Nico Wilke教授监督博士生Johann Bouwer，以发展近乎最佳的梯度增强了代理人。 特定值得注意的是开发数据预处理步骤，该步骤使用缩放和旋转来转换数据集。 目的是将数据集转换为更多各向同性，这使得径向基函数替代（由各向同性基函数的求和组成）更有可能准确地近似数据。 Schalk Kok教授是机械工程领域的经验丰富的学者，目前是比勒陀利亚大学机械和航空工程系的教授兼负责人。 目前，他还被任命为EBIT教师工程学院主席。 Kok教授完成了他的B.Eng。 和M.Eng。 Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Pretoria大学Schalk Kok教授，“替代建模的最新进展”摘要Schalk Kok教授将对替代建模的个人观点展示。他已经从事代理模型工作了近三十年。他的第一次接触替代模型发生在1996年的硕士研究期间，当时他使用多项式替代物代替了瞬时的热弹性有限元模型。下一步在2009年遇到了代孕，他参与了网状运动项目。径向基函数用于在流体结构相互作用（FSI）求解器中移动流体网格。最近（2022-2024），Kok教授和Nico Wilke教授监督博士生Johann Bouwer，以发展近乎最佳的梯度增强了代理人。特定值得注意的是开发数据预处理步骤，该步骤使用缩放和旋转来转换数据集。目的是将数据集转换为更多各向同性，这使得径向基函数替代（由各向同性基函数的求和组成）更有可能准确地近似数据。Schalk Kok教授是机械工程领域的经验丰富的学者，目前是比勒陀利亚大学机械和航空工程系的教授兼负责人。目前，他还被任命为EBIT教师工程学院主席。Kok教授完成了他的B.Eng。 和M.Eng。 Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Kok教授完成了他的B.Eng。和M.Eng。Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。比勒陀利亚大学的学位，然后是博士学位。在伊利诺伊大学Urbana-Champaign大学，得到包括富布赖特奖在内的著名奖学金的支持。从2003年到2009年，他在2009年至2013年的科学与工业研究委员会（CSIR）工作，并于2013年返回比勒陀利亚大学。自返回UP以来，他的研究集中在计算固体力学和材料建模上，这是有限元分析和材料参数识别等领域的。他的贡献也扩展到了专业服务，包括在南非理论和应用机械师协会（SAAM）中的领导角色。他是Saam的前任总裁，连续三年任职（2010-2016）。
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分布式 AI 任务的即时通信
1 简介 人工智能领域的最新进展由 ChatGPT [ 18 ] 和 SORA [ 19 ] 等大型模型推动，带来了巨大的计算挑战。扩展这些模型通常需要多 GPU 或多节点系统 [ 2 , 14 ]，利用张量并行等并行策略 [ 25 ] 来处理计算负载。例如，Llama 3.1-405B 模型训练使用了 16,000 个 H100 GPU [ 16 ]。然而，分布式计算引入了通信作为主要瓶颈，占执行时间的 80%，如 Llama 2-7B 模型所示 [ 1 ]。如 [ 3 ] 所示，将 Llama 2-13B [ 27 ] 训练从 8 个 GPU 扩展到 1,024 个 GPU 会因通信开销而将模型 FLOP 利用率 (MFU) 从 47% 大幅降低至 4%。这凸显了一个关键问题：尽管硬件功能有所进步，但由于引入了通信开销，硬件（尤其是 GPU）往往未得到充分利用。为了提高 MFU，先前的研究探索了通过通信 [ 20 、 22 、 28 、 30 ] 或数据加载 [ 9 ] 来提高硬件利用率的潜力。然而，这些策略主要侧重于重叠计算运算符和独立通信运算符。如果存在依赖关系（例如在推理阶段），则计算和通信都位于关键路径上，运算符间重叠是不可行的。认识到这一机会，我们引入了 DistFuse，这是一个即使在存在依赖关系的情况下也能促进细粒度重叠的系统。DistFuse 的核心旨在协调计算和通信，这样 GPU 就可以在部分数据准备就绪时立即启动通信，而不是等待整个数据。我们进行了一项概念验证实验，通过在单个节点上将 DistFuse 与 Llama 3-70B 的推理相结合来展示性能提升，该节点可以隐藏高达 44.3% 的通信延迟。我们目前的原型专注于 LLM 任务，但即时通信的核心概念是多功能的，可以应用于其他场景，例如卷积模型。鉴于数据中心中大型模型工作负载的日益普及以及对高效通信的需求不断增长，我们预计通过我们的技术将显着提高性能。此外，我们