当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

内存技术论文权威发布_论文3000字(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

内存技术论文

CityGS：实时渲染新突破 𐟌Ÿ 论文标题：CityGaussian: 实时高质量大规模场景渲染的新方法 𐟓 摘要：本文提出了一种名为CityGaussian (CityGS) 的方法，用于实现实时高质量的大规模场景渲染。该方法利用3D高斯点绘 (3D Gaussian Splatting, 3DGS) 技术，并引入了分而治之的训练策略和细节层次 (Level of Detail, LoD) 方法来解决大规模场景训练和渲染中的挑战。 𐟓– 主要内容：背景与动机 3D大规模场景重建在增强现实/虚拟现实 (AR/VR)、航空测量、智慧城市和自动驾驶等领域具有重要应用。现有的神经辐射场 (NeRF) 基方法虽然取得了显著进展，但在细节保真度和性能上仍有不足。 3DGS 使用显式的3D高斯分布作为场景表示，能够实现高质量的实时渲染，但直接应用于大规模场景时面临内存和计算瓶颈。方法分而治之的训练策略将全局场景划分为多个空间相邻的块，每个块并行训练。使用粗略的全局高斯先验指导每个块的训练，避免块间的相互干扰，实现无缝融合。细节层次 (LoD) 策略通过压缩不同块的高斯分布生成不同细节层次，根据相机距离选择合适的细节层次进行渲染。这种策略显著减少了渲染负担，同时保持了视觉质量。实验结果在多个大规模场景数据集上的实验表明，CityGS 能够实现最先进的渲染质量，同时支持实时渲染。与现有的3DGS和其他NeRF基方法相比，CityGS 在渲染质量和速度上均有显著优势。结论本文提出的CityGS 方法成功实现了大规模场景的高保真实时渲染，通过分而治之的训练策略和细节层次技术，显著提高了渲染效率和质量。未来工作将探索动态场景的处理和多视角训练的优化。

SparQ Attention: Bandwidth-Efficient LLM Inference网页链接该论文提出了一种名为SparQ Attention的技术，旨在提高大型语言模型（LLM）推理的计算效率，通过在注意力层更高效地利用内存带宽，选择性地获取缓存的历程来增加推理吞吐量。这项技术可以直接应用于现成的LLM推理过程中，无需对预训练设置或额外微调进行修改。研究结果表明，SparQ Attention在不显著降低准确性的情况下，可为多种下游任务中的Llama 2和3、Mistral、Gemma及Pythia模型节省高达8倍的注意力数据传输量。「人工智能超话论文写作超话大模型超话」

LLM提速新招！草稿模型上线𐟔劰ŸŽŠ覜𚯼š这篇论文的目的在大型语言模型（LLMs）领域，如何让这些智能巨头思考得更快？这就是“推测性解码”登场的时刻！传统上，我们用一个小巧的草稿模型来预测目标模型的输出，从而提速。但如果草稿模型跟不上节奏，尤其是在输入文本多样或者和目标模型水平差距大时，那提速就成了空谈。这篇文章提出了“在线推测性解码”，让我们的草稿模型上线实时更新，迎接挑战！ 𐟔砦–𙦳•：这篇论文使用了哪些技术或路线核心点是这样的：利用LLMs服务集群里那些闲置的超强计算力，让一个或多个草稿模型学习实时用户查询数据。既然LLM的推理本质上是受内存限制的，那些多余的计算能力完全可以重新分配给草稿模型，让它们在线上复习，成本还是平的。𐟘Œ 由于LLM服务的查询分布相对简单，重训练能让草稿模型对目标模型的输出做出更准确的预测，特别是源自查询分布的数据。随着草稿模型的实时在线进化，它能实时与查询分布保持一致，有效减少分布偏移。 𐟒ꠤ𜘥Š㥊🯼š这篇论文内容的优点和缺点优点：草稿模型通过实时更新，提高了预测精度，加速了LLMs的推理速度。从0.1到0.65的令牌接受率大幅提升，意味着1.22㗥ˆ𐳮06㗧š„延迟降低。能够充分利用LLMs服务集群中的闲置计算资源，实现成本中性。缺点：在线更新草稿模型可能需要额外的管理和协调。对于那些查询分布复杂或者快速变化的服务，这种方法的效果可能会受到限制。 𐟌ˆ 一句话总结：这篇文章介绍了“在线推测性解码”，一种利用LLMs服务集群闲置资源，实时训练草稿模型，以提高其预测精度和加速模型推理的独到方法，为我们在追求智能速度的赛道上提供了新的动能！ 𐟏Ž️𐟒耀

【AI前沿：破解大模型难题与工业模拟新突破】本期节目深入解读五大AI前沿研究，从加速大型语言模型推理的“压缩注意力”，到实现工业粒子流实时模拟的NeuralDEM，再到优化内存管理的“Pie”框架。我们还探讨了如何利用语言模型突破推荐系统的冷启动难题，以及通过“Cut Cross-Entropy”技术降低大型模型训练的内存消耗。在线收听：网页链接「人工智能」「论文」「播客」

𐟔 探索LoRA微调的新方法：MoRA 𐟓š 论文《MoRA: 高秩更新实现参数高效微调》为我们介绍了一种全新的微调方法，旨在提升大型语言模型(LLMs)的微调效率。 𐟤” 现有的低秩适应(LoRA)技术，虽能在不更新全部模型参数的情况下达到与全模型微调相近的性能，但研究指出其低秩更新机制可能限制了模型学习和记忆新知识的能力。 𐟒ᠥ› 此，研究者们设计了MoRA方法，通过引入平方矩阵进行高秩更新，同时保持参数量不变。这一创新方法不仅简化了部署流程，还通过非参数操作减少了输入维度、增加了输出维度，并确保权重能与原模型参数合并。 𐟓ˆ 在五类任务上的全面评估显示，MoRA在内存密集型任务上超越了LoRA，同时在其他任务上也展现出了相当的性能。 ✨ 此外，论文还提供了详尽的超参数设置和ReMoRA技术的实施细节，为研究者们提供了更多的研究视角和思路。

参与性游戏装置：艺术实践与社会反思 𐟎젥ŽŸ本计划录制一段视频，可惜由于内存不足，大部分内容自动消失了。虽然有些遗憾，但还是决定以文字形式分享这篇论文的主要内容。这是一篇设计期刊上的论文，提供了一种实践写作思路。 𐟓œ 文章《The System in the Room》讨论了一个艺术装置，通过参与性游戏来探讨复杂的城市系统，特别是住房规划的概念。文章从理论背景入手，阐述了装置的灵感来源、研究方法以及对社会问题的反思。作者通过多学科的方法，将过去的理论与当代的城市问题相结合，旨在让参与者体验并反思住房问题及其系统化的复杂性。 𐟎†™作内容总结：灵感与背景：装置受到 Mihai Botez 和 Mariana Celac 的一本著作的启发。文章指出，城市规划实践发生了显著变化，但系统性思维仍然具有吸引力，特别是在探讨住房系统化时。装置目的：通过游戏和参与性方法，装置旨在让参与者体验和反思书中提出的住房概念，并将这些理论与当前的城市规划问题联系起来。跨学科视角：结合了城市研究、游戏设计、文化研究和科学技术研究（STS），并通过艺术装置呈现批判性阅读和参与性参与的方式。 𐟔젧 ”究方法：参与性游戏模型：文章运用了参与性游戏和模拟模型作为研究工具，尝试通过这种方式模拟复杂的社会系统（如城市规划中的住房问题）。这种方法让参与者在互动中理解难以形式化的主观关系（如情感、政治承诺等）。跨学科融合：文章通过将游戏设计、城市规划和控制论等不同学科的理论相结合，展示了如何通过艺术实践探索复杂的城市系统。装置设计与互动：装置通过将图表概念扩展为物理空间，创造了一个互动的、开放式的体验。参与者通过在空间中的移动和互动，探索住房系统中的不同概念。 𐟓Š 研究框架：引言理论背景方法论装置的实际应用讨论结论 𐟏 研究结论：通过游戏和互动，参与者能够批判性地思考复杂的社会问题，特别是住房系统的系统化和城市规划中的权力动态问题。装置展示了游戏作为研究工具的潜力，尤其是在帮助非专家理解复杂的学术概念时的有效性。通过将过去的理论与当代的社会问题联系起来，装置成功地将理论性探讨转化为开放式的、参与性的体验，鼓励参与者在体验过程中反思社会问题的复杂性。

学生党必看！高性价比联想小新14推荐最近，我利用政府的补贴，试用了多款电脑，最终选择了联想小新14骁龙AI元启版！这款电脑的性价比真是无敌了，价格超值，性能也让我非常满意。首先，它搭载的骁龙处理器非常强大，再加上大内存，无论是处理学术论文还是编程项目都不在话下。即使是我这种技术小白，也能轻松应对学业挑战。其次，它的设计非常轻巧，放进书包里一点也不占地方，携带起来非常方便。最棒的是，它的续航时间超长，早上充满电，用一整天都还有电，完全不用担心在外面找不到充电的地方。真心推荐给和我一样需要一台性价比高、轻便、续航强的电脑的学生朋友们。联想小新14骁龙AI元启版，绝对是学生党的智能小伙伴，快来一起享受学习的乐趣吧！𐟌Ÿ𐟓š

科研神器四剑客：提升效率的必备工具𐟓ˆ 1⃣Typora：对于Markdown爱好者来说，Typora是不可或缺的秘密武器。这款一体化的Markdown编辑器，拥有极简界面和易上手的md代码，轻轻敲击键盘即可快速排版，一键导出美观大方的PDF等文件，方便笔记整理和打印复习。更重要的是，它还可以助力你在CSDN博客等技术论坛上一展身手，选择md文件一键导入即可发布𐟌。 2⃣Adobe Acrobat：Adobe Acrobat则是PDF全能操控专家。有了它，告别PDF本身的便捷功能被各种软件无休止的会员续费套路所限制的情况。无论是PDF转Word无损转换，还是合并、拆分PDF文档，都只需简单几步操作。它的强大之处还在于精细编辑、添加注释、签署电子签名等功能，助你轻松应对各种专业文档管理工作，瞬间提升工作效率𐟓ˆ。 3⃣Snipaste：Snipaste是截图&贴图的一把好手，堪称研究生的桌面好伙伴。它能捕获屏幕区域、窗口或全屏，甚至滚动截取长网页。一键粘贴回桌面作为浮动窗口，对照修改、对比分析更加直观。实在是研究生赶论文，敲代码必备的助力神器𐟎裀‚ 4⃣Overleaf：对于实打实的科研人来说，Overleaf就是云端LaTeX的福音。无需占用大量的磁盘内存在电脑本地配置环境，即可在浏览器中编写复杂的科技论文，自带丰富模板，实时预览效果，自定义勾选编译模式和版本。更重要的是，它支持多人协作编辑，论文撰写过程变得透明有序𐟚€。

2000元内高性价比笔记本推荐大家好！今天想和大家分享一下我最近入手的一款超值的笔记本电脑，特别适合预算有限的学生党和办公族。𐟒𛊊我的预算大约在2000元左右，这款电脑真的非常适合我。它的用途非常广泛，适合各种专业的学生，比如网课、PPT、论文、追剧、微信、游戏、办公、PS、剪辑、客服、代码、编程、程序、计算机网络技术、新闻、数字媒体技术、科研、视觉传达设计、美术教育、网络与新媒体、广告设计、影视后期、学前教育、直播、教师等等。总之，如果你是电脑小白，主要用于办公和日常使用，这款电脑绝对值得推荐。这款笔记本电脑的颜值也很高，轻便小巧，带上电池只有1.5kg左右，特别适合女生使用。我入手的是冷银色，实物真的超级好看，拿着感觉很文艺。它也有触控板，不需要额外带鼠标，苹果手机传图也很方便，下载一个爱思助手就可以了。配置方面，这款电脑搭载了16g的机器处理器N5105，睿频高达2.9Ghz，1200p IPS高清屏幕，高频率DDR4内存和SSD高速读写硬盘。我买的是16GB+512GB固态版本。续航方面，一般续航时间在3-5小时左右，具体使用时间取决于使用环境。开机速度也很快，大约10秒左右就能开机。此外，购买这款电脑还赠送了六件套配件：鼠标、鼠标垫、键盘膜、电脑包、USB拓展器和小米灯。对于刚上大学或者上班族来说，这些配件真的非常友好。总的来说，如果你也和我一样是电脑小白，主要用于办公和日常使用，这款电脑绝对值得推荐。好啦，今天的分享就到这里，下期我们再分享更多好物！𐟓𘀀

科大讯飞秋招面经：10万签字费如何到手？去年秋招的时候，我有幸参加了科大讯飞的飞星计划，最终谈薪的过程还挺有意思的。先说说待遇吧：基础工资29k，薪资分为14-17薪三档，合肥每年还有2万的补贴，发三年。前三年公司还会补贴社保，每年大概2万5。每个月还有200元的餐补和150元的交通补贴。最吸引人的莫过于那10万的签字费了，分两年发，简直让人心动不已。一面：技术深度对决 𐟧 第一面是在2023年7月27日，面试官先让我做了自我介绍，然后让我讲了两篇论文，一篇是文本的，另一篇是多模态的。接着问了一些技术问题，比如：大模型的beam search是怎么工作的？ ChatGPT的搜索是beam search还是greedy search？为什么同一时间两个相同的输入会给出不同的输出？ ChatGPT在输入文本时的attention mask是什么样的？输入前端能看到后端吗？内存里能放得下1亿个浮点数吗？一个浮点数FP32，相当于4bit，1亿个分析下来大概400M。 Adam优化器是怎么工作的？面试官还问了我有没有什么问题，我趁机问了为什么选择科大讯飞。二面：业务与技术的碰撞 𐟒劊第二面是在8月15日，面试官让我挑一个论文讲，然后重点问了我的研究方向有什么业务上的应用场景。我掰扯了半天，实际上还是不太有。接着问我有没有一些业务上的应用，我就讲了一些文本大模型的事情。然后面试官问了我为什么选择科大讯飞，选择一家公司主要看中哪些内容？方向的前景、base地、工资？还问我想做业务导向的技术优化还是纯研究。最后介绍了科大讯飞目前在各个行业的大模型应用。 HR面：最后的冲刺 𐟏 最后一面是在8月22日，HR面基本上是一些基本问题，比如一些有压力的事情、一些开心的自豪的事情，并问了我多少offer是有吸引力的。然后说我大概率是在大模型组，具体是做底座还是做N方向的事情，可以看我的喜好。最终，我通过了科大讯飞的offer，base在合肥。总的来说，这次秋招的经历虽然有些紧张，但最终的待遇和机会还是让我觉得非常值得。如果你也在考虑加入科大讯飞，希望我的经历能给你一些参考。𐟒ꀀ