技术背景在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。而我们需要知道，爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能，甚至可以替代大部分的矩阵运算，比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。 案例演示在numpy、Jax框架和MindSpore框架中都是支持爱因斯坦求和算符的，那么这里为了方便演示，我们采用的是numpy来做一些参考案例:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:x=np.arange(3)In[3]:xOut[3
?课程学习中心|?CS数学基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍线性代数，是数据科学高阶课程的前置课程，也是前沿热门应用领域的根基。数据科学、机器学习、人工智能、信号和图像处理、层析成像、导航、金融等等，都建立在数学的基础之上。如果你想快速补充线性代数的相关知识，ENGR108这门课是非常好的选择！ENGR108（曾用名：EE103、CME103）是全球顶级院校斯坦福开设的以线性代数和矩阵论为主题的专业课程。不同于定理证明、矩阵运算的传统内容，这门课程更直观，用非常多的例子和图标，来表示向量、矩阵与复杂世界的关系，并能够解决现实问题。线性代数的相关知识，向量、矩阵与矩
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einsum函数说明pytorch文档说明：\(torch.einsum(equation,**operands)\)使用基于爱因斯坦求和约定的符号，将输入operands的元素沿指定的维数求和。einsum允许计算许多常见的多维线性代数阵列运算，方法是基于爱因斯坦求和约定以简写格式表示它们。主要是省略了求和号，总体思路是在箭头左边用一些下标标记输入operands的每个维度，并在箭头右边定义哪些下标是输出的一部分。通过将operands元素与下标不属于输出的维度的乘积求和来计算输出。其方便之处在于可以直接通过求和公式写出运算代码。#矩阵乘法例子引入a=torch.rand(2,3)b=tor
einsum函数说明pytorch文档说明：\(torch.einsum(equation,**operands)\)使用基于爱因斯坦求和约定的符号，将输入operands的元素沿指定的维数求和。einsum允许计算许多常见的多维线性代数阵列运算，方法是基于爱因斯坦求和约定以简写格式表示它们。主要是省略了求和号，总体思路是在箭头左边用一些下标标记输入operands的每个维度，并在箭头右边定义哪些下标是输出的一部分。通过将operands元素与下标不属于输出的维度的乘积求和来计算输出。其方便之处在于可以直接通过求和公式写出运算代码。#矩阵乘法例子引入a=torch.rand(2,3)b=tor
技术背景在前面的博客中，我们介绍过关于numpy中的张量网络的一些应用，同时利用相关的张量网络操作，我们可以实现一些分子动力学模拟中的约束算法，如LINCS等。在最新的nightly版本的MindSpore中也支持了爱因斯坦求和的算子，这是在张量网络中非常核心的一个操作，本文就简单介绍一下MindSpore中使用爱因斯坦求和的方法。安装最新版的MindSporeEinsum是在1.6之后的版本才支持的，MindSpore的Master分支就是官网上面的Nightly版本，我们可以安装这个已经实现了爱因斯坦求和算子的版本。 安装指令如下：python3-mpipinstallmindspore-
技术背景在前面的博客中，我们介绍过关于numpy中的张量网络的一些应用，同时利用相关的张量网络操作，我们可以实现一些分子动力学模拟中的约束算法，如LINCS等。在最新的nightly版本的MindSpore中也支持了爱因斯坦求和的算子，这是在张量网络中非常核心的一个操作，本文就简单介绍一下MindSpore中使用爱因斯坦求和的方法。安装最新版的MindSporeEinsum是在1.6之后的版本才支持的，MindSpore的Master分支就是官网上面的Nightly版本，我们可以安装这个已经实现了爱因斯坦求和算子的版本。 安装指令如下：python3-mpipinstallmindspore-
近日，李飞飞领导的斯坦福HAI研究院发布了关于「生成式AI」的观点报告。报告指出，当前大多数生成式人工智能都是由基础模型驱动的。这些模型为我们的生活、社区以及社会带来的机会是巨大的，与此同时带来的风险也一样。一方面，生成式AI可以让人类更有生产力和创造力。另一方面，它们可能会放大社会偏见，甚至破坏我们对信息的信任。我们相信，跨学科的合作对于确保这些技术惠及我们所有人。以下是斯坦福大学的观点医学、科学、工程、人文学科和社会科学领域的领导人关于「生成式人工智能」如何影响其领域和我们世界的观点。本文，我们选取了李飞飞和PercyLiang对当前生成式AI的见解。完整观点报告请参见：https://
近日，李飞飞领导的斯坦福HAI研究院发布了关于「生成式AI」的观点报告。报告指出，当前大多数生成式人工智能都是由基础模型驱动的。这些模型为我们的生活、社区以及社会带来的机会是巨大的，与此同时带来的风险也一样。一方面，生成式AI可以让人类更有生产力和创造力。另一方面，它们可能会放大社会偏见，甚至破坏我们对信息的信任。我们相信，跨学科的合作对于确保这些技术惠及我们所有人。以下是斯坦福大学的观点医学、科学、工程、人文学科和社会科学领域的领导人关于「生成式人工智能」如何影响其领域和我们世界的观点。本文，我们选取了李飞飞和PercyLiang对当前生成式AI的见解。完整观点报告请参见：https://
随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
