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当前位置:首页2026年10月2日 第12页
用 AI 转一对 RoPE 向量:位置一起后移,点积为何仍然相同

用 AI 转一对 RoPE 向量:位置一起后移,点积为何仍然相同

旋转位置编码听起来像把词放到一只表盘上。要把这个类比变成能核验的练习,可以请AI只处理一对二维向量:写出旋转后的坐标,再计算点积。这样能看见“位置进入计算”究竟发生在哪里。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
让 AI 记一笔 BatchNorm:这批方差是五,存下来的为何不是五

让 AI 记一笔 BatchNorm:这批方差是五,存下来的为何不是五

学习BatchNorm时,可以让AI做一张“本次计算”和“留给以后”的双栏账。两栏都写方差,却不一定使用同一个数;如果只抄一条标准化公式,切换评估模式后的结果就很难解释。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
用 AI 逐行算 LayerNorm:另一条样本变大,当前这一行为何没变

用 AI 逐行算 LayerNorm:另一条样本变大,当前这一行为何没变

看到神经网络里的“归一化”,容易把整张表的数一起求平均。让AI解释LayerNorm时,先给它一张只有两行的小表,并要求标出每个均值来自哪些格子。能否圈对统计范围,比背出公式更能检验理解。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
Strands开源Decider 2B决策模型:在给定选项中快速选择,置信度仍需按业务校准

Strands开源Decider 2B决策模型:在给定选项中快速选择,置信度仍需按业务校准

2026年10月1日,Strands团队公开Strands Decider 2B。这是一款约20亿参数的决策模型,面向模型路由、工具选择、分类和评估等工作。项目提供代码、权重、训练资料与脚本,开发者可以在本地CPU或...

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微软解读2026数字防御报告:政府占观察活动27%,跨机构依赖成为应急准备重点

微软解读2026数字防御报告:政府占观察活动27%,跨机构依赖成为应急准备重点

2026年10月1日,微软发布对《Microsoft Digital Defense Report 2026》的政府安全解读。文章称,政府机构和服务占微软所观察网络威胁活动的27%,高于上一年的17%;报告讨论的观察...

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ChatGPT加入虚拟试穿与商品收藏:参考照片会保存,生成效果仍需对照尺码和材质

ChatGPT加入虚拟试穿与商品收藏:参考照片会保存,生成效果仍需对照尺码和材质

2026年10月1日,OpenAI在ChatGPT官方发布说明中加入两项购物能力:为服装和配饰生成虚拟试穿图,以及保存商品候选。对线上选衣的人,这让“先想象搭配,再决定看哪几件”的步骤更集中,但生成图片仍不能回答所有...

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用 AI 算 KV 缓存:查询头有十六个,缓存也可能只按四组保存

用 AI 算 KV 缓存:查询头有十六个,缓存也可能只按四组保存

本地模型的权重已经装得下,为什么对话变长后显存还会涨?原因之一是生成过程保存了过去位置的键和值。可以让AI按张量形状做一份容量预算,但先要确认该数查询头,还是实际存储的KV头。

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让 AI 枚举 Dropout:训练时保留的值放大,推断时就不再补一次

让 AI 枚举 Dropout:训练时保留的值放大,推断时就不再补一次

同一个网络,训练和推断时Dropout的输出为什么不同?只说“训练随机删一半”容易产生两个误解:每次一定恰好删一半,以及推断时还要再把数乘回去。可以让AI枚举两个输入数的全部情况,把这两件事一次算清。

yunqueblogyunqueblog/ AI分享/ 2026-10-02/ 3 阅读
用 AI 摆两步束搜索:第一步最可能的词,未必带来最可能的整句

用 AI 摆两步束搜索:第一步最可能的词,未必带来最可能的整句

生成文字时,每一步都选概率最高的候选,会不会自动得到概率最高的整段?让AI把输出缩成两个符号,画出每个前缀的后续概率,就能亲手比较贪心解码与束搜索的区别。这不是让模型写漂亮句子,而是检查搜索到底留下了什么。

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让 AI 检查训练集分组:照片文件不同,背后也可能是同一件物品

让 AI 检查训练集分组:照片文件不同,背后也可能是同一件物品

准备图片分类练习时,把文件名随机分到训练集和验证集,看起来已经没有重复文件。然而同一件物品的连拍、裁剪和调色版本,仍可能分到两边。若目标是判断新物品,验证对象实际上并没有真正换新。

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