比Python 快 9 万倍的 Mojo 终于开源了!star 已超过 1.7 万
人工智能模型通常使用多种编程语言编写。开发者会用Python实现神经网络最简单的部分，这种语言易于学习，但运行速度相对较慢。其余部分的代码通常使用C++编写，C++的运行速度比Python更快，但学习难度也更大。Modular将Mojo定位为一种更方便的替代方案。它提供了一种易于使用的语法，类似于Python，但运行...
对话Nexa AI:两位斯坦福 95 后,做出比 GPT-4o 快 4 倍的小模型,下...
比OpenAI最强的GPT-4o更快,函数调用能力与GPT-4相当,同时比它小N倍,且只需要一张卡来做推理。这是NexaAI亮相时给大家带来的"冲击"。四个月前,NexaAI开发的5亿参数小模型Octopusv2在硅谷AI圈子引发了广泛关注。他们开发的FunctionalToken技术,能实现比GPT-4o快4倍、...
对话Nexa AI:两位斯坦福95后打造速度超GPT-4四倍的小模型
四个月之前，NexaAI研发出了5亿参数微型化的Octopus第二代，这款产品已经在硅谷的人工智能社区中获得了很大的反响。他们研发的函数令牌，在性能上达到了GPT-4的水平，在函数调用上达到了98%以上的精度，在运算速度上，是GPT-4o的4倍，RAG方案的140倍。在产品猎人网站上，Octopusv2被评为“当天最好的产品...
Meta教你5步学会用Llama2:我见过最简单的大模型教学
TRANSFORM=`python-c"importtransformers;print('/'.join(transformers.__file__.split('/')[:-1])+'/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py')"`pipinstallprotobuf&&python$TRANSFORM--input_dir./llama-2-7b-chat--model_size7B--output_dir./llama-2-7b-chat-hfMeta...
Llama3-8B秒杀700亿巨兽?北大博士生等全新「BoT」框架推理暴涨70...
而使用思维缓冲区(BoT)后,与之前的SOTA相比,LLM在24点游戏的性能提升了11%,几何图形任务的性能提升了20%,一步将死问题的性能则一举提升了50%。分析显示,BoT具有卓越的泛化能力和模型鲁棒性。甚至,原本在各项任务中惨败的Llama3-8B小模型,在BoT的加持下,竟然性能大升级,在多项任务上一举超越了Llama3-70B!在...
3倍生成速度还降内存成本,超越Medusa2的高效解码框架终于来了
具体而言,CLLMs通过将任何随机初始化的n-token序列映射到尽可能少的步骤中,产生与自回归(AR)解码相同结果,来进行并行解码的训练(www.e993.com)2024年11月14日。实验结果表明,使用该研究团队所提出的方法获得的CLLMs非常有效,在生成速度上显示出该方法获得了2.4倍至3.4倍的改进,与其他快速推断技术如Medusa2和Eagle相媲美甚至更好,且在推断时不...
基于Python的科里奥利力对物体运动影响的可视化模拟
运用Python语言中Numpy程序库、Scipy数值计算库中odeint函数和Matplotlib绘图库,实现微分方程式(1)的数值计算和可视化绘图。在模拟抛体运动中,地球自转角速率ω=7.3×10-5rad/s,重力加速度g=9.8m/s2,若未特殊说明,暂忽略空气阻力,其他初始运动条件见表1。
??万字长文详解英伟达遥遥领先的底层逻辑:AI快节奏创新的最大...
构建最佳LLM的竞争驱动力(4.720,-0.08,-1.67%)(数据大小、数据质量、模型大小和计算能力的函数)导致了对更大GPU计算集群的需求。例如,从参数数量来衡量模型大小来看,即使在对数尺度上,每个领先模型的LLM参数数量目前也呈指数级增长(下图来自Nature)。
比Python 快 9 万倍的 Mojo 终于开源了!刚上线 star 已超过 1.7 万
Modular将Mojo定位为一种更方便的替代方案。它提供了一种易于使用的语法,类似于Python,但运行速度可以快上数千倍。因此,开发者可以编写快速的AI模型,而无需学习C++等复杂的语言。去年,Mojo推出后,一些开发者对它的出现表现得非常兴奋,但当被问及开源日期时,ChrisLattner在Discord上是这样说的...
全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍!
之后网络科学家们从拓扑结构出发,提出了多类社团检测方法,如最小切割法、Girvan-Newman算法、模块度最大化方法(如Louvain算法)、谱分析算法、基于动力学的算法(如LPA、Infomap、CFinder)等等。但是诚如中指出“所有这些方法都依赖于整个网络结构,这并不总是理想的“,尤其是对于节点与连边规模非常巨大的网络,其计算...