直接越过2bit这一量化级别，对LLM大语言模型进行1bit量化尝试！

桌面游戏的触感和机制是很多电子游戏望尘莫及的。

本文主要讨论断点续传可能遇到的问题及解决方案，仅限理论知识补充

转载于稀土掘金——作者CoderBin

优化相关一次加载大量DOM 类似的问题在其它语言最佳的解决方案是使用多线程，JavaScript虽然没有多线程，但是setTimeout和setInterval两个函数却能起到和多线程差不多的效果。 因此，要解决这个问题， 其中的setTi

摘要 作者设计了一种方法——通过在Transformers的前馈和注意力投影层中实现8位整数（Int8）矩阵乘法来减少运行大型语言模型（LLM）所需的GPU内存。 We develop a procedure for Int8 matri

本文主要介绍下如何使用VScode进行调试深度学习代码，以及如何使用colab进行线上训练。

加载配置文件 script_dir = Path.cwd() # 获取当前工作目录的路径：d:/..../lsq-net-master args = util.get_config(default_file = script_dir / '

数学公式解码失败 博客中涉及到数学公式的文章遇到这样一个问题——数学公式的字体解码失败： F12报错为： 我之前以为是渲染引擎出现了问题，于是选择更换数学公式渲染引擎： 参考：MakerGYT/markdown-it-latex2im

残差网络（ResNet） 让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？ 理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。 也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射 $f(x)=x$

线性回归的初始实现 %matplotlib inline import matplotlib_inline import torch from IPython import display from matplotlib import py

深度学习框架正是为了缓解这种代码复杂性而诞生。尤其是，如果你想在CPU上训练神经网络（这种硬件会带来10-100倍加速），深度学习框架可以显著减少代码复杂度（减少错误并加速开发），同时提高运行性能。 框架如何简化你的代码呢？ 它让你不必写你