自从大模型火爆出圈以后，人们对压缩大模型的愿望从未消减。这是因为，虽然大模型在很多方面表现出优秀的能力，但高昂的的部署代价极大提升了它的使用门槛。这种代价主要来自于空间占用和计算量。「模型量化」 通过把大模型的参数转化为低位宽的表示，进而节省空间占用。目前，主流方法可以在几乎不损失模型性能的情况下把已有模型压缩至4bit。然而，低于3bit的量化像一堵不可逾越的高墙，让研究人员望而生畏。图1:量化模型的困惑度在2bit时迅速上升近期，一篇由清华大学、哈尔滨工业大学合作发表在arXiv上的论文为突破这一阻碍带来了希望，在国内外学术圈引起了不小的关注。这篇论文也在一周前登上huggingface的
实验报告实验（三）题 目 优化 专 业 人工智能（未来技术） 学 号 7203610716 班 级 20WJ102 学 生 孙铭蔚 指导教师 刘宏伟 实验地点 G712 实验日期 2022.04.16 计算学部目 录第1章实验基本信息.......................................-3-1.1实验目的.
在认知科学领域，人类通过持续学习改变认知的过程被称为认知迭代（CognitiveDynamics）。形象地说，认知迭代就像是我们大脑的「软件更新」过程，手机应用通过不断的更新来修复bug和增加新功能，我们的大脑也通过不断学习新知识、经验，来改善和优化思考方式。从我们判断感冒吃什么药效果好，到一代代数学家如何证明费马大定理，无论是个人的心智发展还是人类文明的进步，认知迭代都扮演了不可或缺的角色。如今，像GPT-4等大型语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）为通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）的发展带来希望的同时，也暴露出一个显
文章目录一、企业镜像源1、阿里云2、网易1633、搜狐镜像4、华为二：高校镜像源1、清华源2、北京大学3、中国科学技术大学源（USTC）4、上海交通大学5、山东大学6、吉林大学开源镜像站7、哈尔滨工业大学开源镜像站8、西安交通大学软件镜像站9、兰州大学10、北京理工11、浙江大学三：pip镜像源1、清华镜像源2、豆瓣镜像源3、阿里镜像源4、中国科学技术大学5、中国科技大学6、中国科学技术大学7、华中理工大学8、山东理工大学一、企业镜像源1、阿里云网址：https://developer.aliyun.com/mirror/选择ubuntu然后会找到软件源的网址2、网易163网址：http://
1.产品发布1.1Adobe将推出分离背景噪音的AI音频工具发布日期：2023-11-15AdobeisusingAItobreakapartmessyaudio-TheVerge主要内容：Adobe在开发ProjectSoundLift的新音频工具，该工具使用AI将掌声等元素与人的声音分离。用户可以将音频文件导入到应用程序中，选择希望该工具过滤掉的声音，包括掌声、笑声、闹钟、演讲、人群、交通和打字等。ProjectSoundLift将自动检测每种声音并生成单独的文件，用户可以在AdobePremierePro中单独导入和编辑每个轨道，从而调整背景噪音的音量，同时增强主轨道的清晰度。该功能的推
一、判断题（2分*10）O低阶函数具有传递性、自反性、对称性o(g(n))∩ω(g(n))为空忘了o大写小写了qwq对于一个实例问题，算法能正确地得到结果，那么就称这个算法能解决这个问题回忆的感觉不是很精确，反正是考对算法解决问题的定义贪心算法一定能得到最优解。T(n)=2T(⌊n/2⌋+17)+nT(n)=O(nlogn)无向图G=(V,E)的最小生成树有|V|-1条边f(n)=o(g(n))n→+∞时，g(n)和f(n)的差距微不足道忘了o大写小写了qwq分治算法总时间复杂度=划分原问题的时间复杂度+求解子问题的时间复杂度分支界限法、A*算法可以得到最优解二分图G的最大匹配是完美匹配二、简
今年的期末就突出一个题量大。画出删除一个元素的b+树才给3分，给8个数画出存入线性hash表的过程竟然也只给三分，还有不少大题各有诸多2分3分四分的小问。我最后一题刚读上题就收卷了（是一个补全日志的6分题），但是之前看到我们考场有提前交卷的，羡慕学霸。题型：5问5分选择8问8分填空1.20分查询（2问8分关系代数查询，3问12分sql语句查询）2.求闭包最小函数依赖候选码分解3.自己选一个系统，要求至少10个实体，联系包含一对多一对一多对多，画出ER图，写出关系模式（我是考查课，考试课的题没看）4.3分画出删除一个元素的b+树，3分给8个数，hash(x)=xmod16，b=2，θ=0.8，画
前面的话：这次的实验是分为ABC三级，如图，大部分同学都会选择A或B级，本组选择微博管控（B级），但也成功实现对图片和视频的分析（A级）加入数据库，界面友好，对一种功能进行多种实现方式，选择最优效果（加分项），由于整个项目很大，这里仅提供我们小组的实验报告，对每一个模块都提供链接，学弟学妹根据实际情况按需参考。B级主体下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_45937957/85596578目录第一章摘要本系统是基于python机器学习的微博流量分析与管控系统，主要针对微博的所有文字信息、图像信息和音视频信息进行捕获、分析和管控等。本系统会
写在最前面，如果你只是来找答案的，那么很遗憾，本文尽量避免给出最后结果，本文适合Linux0基础学生，给出详细的环境配置过程，实验本身其实很简单，供大家一起学习交流。实验11．编程实现以下指定功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务:向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件;从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件重命名;将HDFS中指定文件的内容输出到终端中;显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息;给定HDFS中某一个目录，输出该目录下的所
为了应对多模态大语言模型中视觉信息提取不充分的问题，哈尔滨工业大学（深圳）的研究人员提出了双层知识增强的多模态大语言模型-九天（JiuTian-LION）。论文链接: https://arxiv.org/abs/2311.11860 GitHub: https://github.com/rshaojimmy/JiuTian 项目主页: https://rshaojimmy.github.io/Projects/JiuTian-LION与现有的工作相比，九天首次分析了图像级理解任务和区域级定位任务之间的内部冲突，提出了分段指令微调策略和混合适配器来实现两种任务的互相提升。通过注入细粒度空间感知和
