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最近看到一篇好文,讲解了推理型LLM的技术原理。原文链接: A Visual Guide to Reasoning LLMsnewsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-reasoning-llms 特此进行翻译,以下为为双语文稿。 DeepSeek-R1, OpenAI o3-mini, and Google Gemini 2.0 Flash Thinking are prime examples of how LLMs ...
• Diploma of Media and Communications 2025 T1/T3 • Diploma of Science 2025 T1/T3 请尽快递交申请以及接受offer ❷ Diploma 2024 T4 将于2024年9月30日开放申请,所有Diploma课程都可以申请这一个Intake 注:如果学生签证没能...
continue news = await self.crawl_newsletter(link, category) if news: self.save(news) return await self.get_last_day_data() if __name__ == '__main__': asyncio.run(CLSCrawler().crawl()) 5. 总结 一句话足矣~ 开发了一款新闻资讯的自动聚合的工具,基于crawl4ai框架实现。 有问题可以私信或...
2)帮助你写产品 Newsletter/Release Note(个人) 产品经理一个很重要的职责是让大家了解到每个迭代完成后,我们做了哪些功能从而传递了哪些价值。无论是对于研发团队的认可和鼓励,还是对于外部协作团队的弹药补充。这样不仅能够让你所带领的研发团队在公司中有着持续曝光,让公司了解到你团队所创造出的价值,并且也可以通过...
https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-quantization 技术交流群邀请函 △长按添加小助手 扫描二维码添加小助手微信 请备注:姓名-学校/公司-研究方向 (如:小张-哈工大-对话系统) 即可申请加入自然语言处理/Pytor...
举个例子,想象一下你开发了一个聊天机器人应用 (https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/scaling-chatgpt),并在每轮对话之间保留缓存在内存中。现在,有一个用户已经空闲了相当长的一段时间。由于GPU内存有限,你执行了一个丢弃旧对话的缓存逐出策略。不幸的是,该用户恢复了对话,因此你必须重新计算整个历史...
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BitNet论文中有这样的结论:「13B BitNet b1.58在延迟、内存使用和能耗方面比3B FP16 LLM更高效。」 论文地址:https://arxiv.org/abs/2402.17764 由于只有1.58个计算效率高的bit,我们得到了轻量级模型。 参考资料: https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-quantization...