当今，随着深度学习技术的不断进步，越来越多的大型多模态模型被应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。然而，这些模型往往需要数十亿甚至上百亿的参数，不仅训练时间长、计算资源消耗大，而且在实际应用中也会受到硬件、网络等因素的限制。因此，如何对这些大型模型进行压缩，成为了一个备受关注的研究方向。模型压缩不仅可以缩短训练时间、降低计算资源消耗，还可以提高模型在移动设备等资源有限的场景下的应用性能。本文将介绍一些常用的模型压缩方法，以及它们在大型多模态模型上的应用。模型压缩技术综述模型压缩简史模型压缩的需求模型压缩技术修剪技术参数修剪神经元修剪（剪枝）过滤器修剪层修剪量化技术知识蒸馏技术低秩分解技术模型压
文章作者：Libai欢迎来到云计算世界，这里有无数的机会和无限的应用程序增长。在当今的数字时代，企业可能会发现管理基础架构和扩展应用程序具有挑战性。传统的本地解决方案需要大量的硬件、软件和维护前期投资。要满足不断增长的需求，扩展应用程序通常是一个困难且耗时的过程。高可用性、安全性和合规性是企业的额外要求，这增加了复杂性和成本。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中国开发者对接世界最前沿技术，观点，和项目，并将中国优秀开发者或技术推荐给全球云社区。如果你还没有关注/收藏，看到这里请一定不要匆匆划过，点这里让它成为
摘要：随着物联网、云计算和数字化的迅速发展，传统网络安全防护技术无法应对复杂的网络威胁。网络安全态势感知能够全面的对网络中各种活动进行辨识、理解和预测。首先分别对态势感知和网络安全态势感知的定义进行了归纳整理，介绍了网络安全态势感知的发展历程和关键技术，最后进行了总结。1引言今年来，随着物联网、云计算、大数据和数字化等的迅速发展。各企业都部署了网络设施，网络规模日益扩大，拓扑结构日益复杂，网络安全管理的复杂性日益提高，难度也不断增大。各种检测技术也相继出现，如入侵检测技术、恶意代码检测技术等，然而这些技术都是从某一个角度去发现网络中的问题，没有考虑关联性，无法全面且及时的找到网络中的威胁并能预
大模型的发展意味着算力变的越发重要，因为大国间科技竞争的关系，国内AI从业方在未来的一段时间存在着算力不确定性的问题，与之而来的是许多新型算力替代方案的产生。如何从架构关系上很好的理解计算芯片的种类，并且从计算类型、生态、流片能力等多角度评估算力需求，正在成为AI方向负责人的核心竞争力。正因为这个原因，最近几个休息日我一直在看相关领域的文章和论文，试着理清算力基础架构关系，因为过去积累不够深，可能有不准确的地方，还望指出。PART01 AI芯片架构体系学习芯片架构，首先需要有一个体系架构图，如何评价一款AI芯片，可以从芯片类型、指令集类型、指令集架构、代表公司以及制程几个角度来看。不同的芯片类
科学发现是一个复杂过程，涉及到几个相互关联的阶段，包括形成假设、实验设计、数据收集及分析。近年来，AI与基础科研的融合日益加深，借助AI，科学家得以加速科研进度、促进科研成果的落地。 权威期刊「Nature」刊登了一篇论文，来自斯坦福大学计算机科学与基因技术学院的博士后HanchenWang，与佐治亚理工学院计算科学与工程专业的TianfanFu，以及康奈尔大学计算机系的YuanqiDu等30人，回顾了过去十年间，基础科研领域中的AI角色，并提出了仍然存在的挑战和不足。本文对该论文进行了整理汇总。阅读完整论文：Scientificdiscoveryintheageofartificialint
当今深度学习以及大模型的飞速发展，带来了对创新技术的不断追求。在这一进程中，代码数据增强技术显现出其不可忽视的价值。最近，由蒙纳士大学、新加坡管理大学、华为诺亚方舟实验室、北京航空航天大学以及澳大利亚国立大学联合进行的对近5年的89篇相关研究调查，发布了一份关于代码数据增强在深度学习中应用的全面综述。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.19915项目地址：https://github.com/terryyz/DataAug4Code这份综述不仅深入探讨了代码数据增强技术在深度学习领域的应用，还展望了其未来的发展潜力。作为一种在不收集新数据的情况下增加训练样本多样性的
LargeLanguageModelsforSoftwareEngineering:ASystematicLiteratureReview写在最前面论文名片课堂讨论RQ1部分：LLMs的选择和优化RQ2部分：LLMs的数据集大小RQ3部分：LLMs在软件开发中的应用关于综述论文的写作1.介绍IntroductionLLM和SE是什么？大型语言模型在软件工程中的兴起文献综述的主要贡献2.方法：怎么挑选论文的2.1研究问题2.2搜索策略：人工搜索+纳入排除+领域知识2.3研究选择2.4滚雪球式搜索2.5数据提取和分析ResearchQuestion3研究问题1：目前用于解决SE任务的LLMs是什么
简介Curriculumlearning(CL，课程学习)是一种模型训练策略，通过先让模型学习简单数据后再学习困难数据的方式模拟学生进行课程学习的场景。通用的课程学习框架为DifficultyMeasurer（困难程度评估）+TrainingScheduler（训练计划）两部分，具体也可将课程学习方法分为如下几种策略：Self-pacedLearning,TransferTeacher,RLTeacher,andOtherAutomaticCL。下图展示了课程学习的基本思路，先学习简单数据再学习复杂数据：论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.13166CL具体思路下图
随着BERT和GPT等预训练Transformer的出现，语言建模近些年来取得了显著进步。随着大型语言模型（LLM）的规模扩展至数以千万计的参数数量，LLM开始展现出通用人工智能的迹象，它们的应用也已经不局限于文本处理。Codex首次展现出了LLM在代码处理方面的出色能力，之后更是出现了GitHubCopilot这样的商业产品以及StarCoder和CodeLLaMA等开源代码模型。但是，预训练Transformer在代码处理方面的应用可以追溯到仅解码器（decoder-only）自回归模型成为主流技术之前的时期，而这一领域还尚没有一篇完整的综述。上海交通大学和蚂蚁集团的一个研究团队填补了这一
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。论文名称：Vision-basedVehicleSpeedEstimation:ASurvey导读在精确检测车速车距的方案中，视觉方案是非常具有挑战性的，但由于没有昂贵的距离传感器而大幅降低成本，所以潜力巨大。本文综述了基于视觉的车辆速度、距离估计。并建立了一个完整的分类法，对大量工作进行分类，对涉及的所有阶段进行分类。除此之外，还提供了详细的性能评估指标和可用数据集概述。最后，论文讨论了当前的局限性和未来的方向。应用背景车辆速度的准确估计是智能交通系统（ITS）的关键组成，这需要解决诸如同步数据记录、表示、检测和跟踪、距离和速度估计等问题。常
