虽然大型语言模型（LLM）的性能表现足够惊艳，但每次接收用户请求时都需要耗费大量显存和计算资源，一旦请求数量超出预期，就极有可能面临ChatGPT刚发布时的宕机、排队、高延迟等窘境。想要打造一个高吞吐量的LLM服务，就需要模型在一个批次内处理尽可能多的请求，不过现有的系统大多在每次处理请求时申请大量的key-value（KV）缓存，如果管理效率不高，大量内存都会在碎片和冗余复制中被浪费掉，限制了batchsize的增长。最近，来自加州大学伯克利分校、斯坦福大学、加州大学圣迭戈分校的研究人员基于操作系统中经典的虚拟内存和分页技术，提出了一个新的注意力算法PagedAttention，并打造了一个
近日，由StanfordBlockchainAccelerator、ZebecProtocol、NautilusChain、RootzLab共同主办的“BoundlessHackathon@Stanford”主题的黑客松活动，目前已接受报名。该活动旨在帮助更多的优质开发者参与到Web3世界的发展中，推动链上设施的创新与应用，优胜项目，将得到资金（总奖池规模$50K）、资源等生态扶持。我们看到，本次黑客松活动由斯坦福大学作为主办方之一，与此同时本次黑客松也由DoraHacks提供技术支持，DoraHacks是黑客松活动早期发展的鼻祖生态，这意味着本次活动其整体的规格较高。而PoseiSwap作为
①CS103计算的数学基础计算能力的理论极限是什么？计算机能解决哪些问题？哪些不能？我们如何以数学上的确定性来推理这些问题的答案？本课程探讨这些问题的答案，并作为离散数学、可计算性理论和复杂性理论的介绍。课程完成后，学生将能够轻松编写数学证明、推理离散结构、阅读和编写一阶逻辑语句，以及使用计算设备的数学模型。学习地址：https://cs61c.org/sp22/②CS106a编程方法计算机应用工程简介，强调现代软件工程原理：程序设计、分解、封装、抽象和测试。重点是良好的编程风格和各自语言的内置设施。使用Python编程语言。学习地址： https://web.stanford.edu/cla
9月7日消息，斯坦福大学的一项新研究发现，热门生成式人工智能（AI）聊天机器人ChatGPT的能力在几个月内有所波动。斯坦福大学的团队评估了ChatGPT在几个月内如何处理不同的任务。他们发现，ChatGPT的能力随时间的推移而出现了不一致。目前，ChatGPT有两个版本——免费的GPT-3.5模型和更智能、更快速的付费GPT-4版本。 研究人员发现，GPT-4在3月份能够有效地解决数学问题，识别质数的准确率为97.6%。三个月后，其准确率下降到了2.4%。而另一方面，GPT-3.5却变得更好，从7.4%的准确率提高到了86.8%。研究人员还注意到，在编写代码和视觉推理方面也有类似的波动。斯坦
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。防止大模型作恶的新法子来了！这下即使模型开源了，想恶意使用模型的人也很难让大模型“作恶”。不信就来看这项研究。斯坦福研究人员最近提出了一种新方法对大模型使用附加机制进行训练后，可以阻止它对有害任务的适应。他们把通过此方法训练出的模型称为“自毁模型”。自毁模型仍然能够高性能地处理有益任务，但在面对有害任务的时候会神奇地“变差”。目前该论文已被AAAI接收，并获得了最佳学生论文奖荣誉提名。先模拟，再毁掉越来越多大模型开源，让更多人可以参与到模型的研发和优化中，开发模型对社会有益的用途。然而，模型开源也同样意味着恶意使用大模
过去十年间，仅靠简单的神经网络计算，以及大规模的训练数据支持，自然语言处理领域取得了相当大的突破，由此训练得到的预训练语言模型，如BERT、GPT-3等模型都提供了强大的通用语言理解、生成和推理能力。前段时间，斯坦福大学大学教授ChristopherD.Manning在Daedalus期刊上发表了一篇关于「人类语言理解和推理」的论文，主要梳理自然语言处理的发展历史，并分析了基础模型的未来发展前景。论文链接：https://direct.mit.edu/daed/article/151/2/127/110621/Human-Language-Understanding-amp-Reasoning
我一直在对这两个包进行一些比较，但不确定该往哪个方向发展。我正在寻找的简要内容是:命名实体识别(人、地点、组织等)。性别识别。一个不错的培训API。据我所知，OpenNLP和StanfordCoreNLP具有非常相似的功能。然而，StanfordCoreNLP看起来有更多的Activity，而OpenNLP在过去六个月中只有少数提交。根据我所看到的，OpenNLP似乎更容易训练新模型，并且可能仅仅因为这个原因就更具吸引力。但是，我的问题是其他人会从什么开始作为将NLP功能添加到Java应用程序的基础？我最担心的是OpenNLP是“刚刚成熟”还是半废弃。 最佳
我是Java和StanfordNLP工具包的新手，正在尝试将它们用于一个项目。具体来说，我正在尝试使用StanfordCorenlp工具包来注释文本(使用Netbeans而不是命令行)并且我尝试使用http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml#Usage上提供的代码(使用StanfordCoreNLPAPI)。问题是:谁能告诉我如何在文件中获取输出以便我可以进一步处理它？我试过将图表和句子打印到控制台，只是为了查看内容。这样可行。基本上我需要的是返回带注释的文档，这样我就可以从我的主类中调用它并输出一个文本文件(如果可能的话)。我正在尝试
我正在尝试使用nltk.tag.stanfordmodule用于标记句子(首先像wiki的示例)，但我不断收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"test.py",line28,inprintst.tag(word_tokenize('Whatistheairspeedofanunladenswallow?'))File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/tag/stanford.py",line59,intagreturnself.tag_sents([tokens])[0]File"/
现阶段，AI智能体仿佛无所不能，玩游戏、模仿人类完成各种任务，而这些智能体基本是在复杂环境中训练而成的。不仅如此，随着学习任务变得越来越复杂，模拟环境的复杂性也随之增加，从而增加了模拟环境的成本。即使拥有超级计算规模资源的公司和机构，训练好一个可用的智能体也可能需要数天的时间才能完成。这阻碍了该领域的进展，降低了训练先进AI智能体的实用性。为了解决环境模拟的高成本问题，最近的研究努力从根本上重新设计模拟器，以在训练智能体时实现更高的效率。这些工作共享批量模拟的思想，即在单个模拟器引擎内同时执行许多独立的环境（训练实例）。本文，来自斯坦福大学等机构的研究者，他们提出了一个名为Madrona的强化
