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    Address Sanitizer in C++

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-28 21:02:38

    AddressSanitizer (ASan)是一种调试工具,用于检测c++程序中的内存错误。它的工作原理是在程序编译的二进制代码中插入特殊的工具,这允许它监视内存访问,并检测程序何时试图访问无效或已

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    Telling gcc directly to link a library statically

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-27 21:15:00

    It feels strange to me to use -Wl,-Bstatic in order to tell gcc which libraries I want to link with

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    亲测有效!如何用 Address Sanitizer 精准定位内存漏洞?附保姆级操作指南

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-26 22:04:48

    Address Sanitizer是谷歌开发的检测 use-after-free、内存泄漏等内存访问错误的工具。它内置在GCC版本>= 4.8中,可以在C和c++代码中使用。Address Sanit

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    教娃编程系列|RPG 游戏 – 移动动画

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-24 10:00:00

    为了完成玩家精灵的移动机制,我们还剩下一个功能叫做动画。如果你有视频和动画的经验,你会知道视频是通过运行许多静止的图像来创建一个移动的效果。这里我们在做同样的事情。我们有近10个Player在移动时的

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    要用 AI 裁员 50% 的千亿独角兽,公开认错,重启招聘!

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-22 21:00:00

    估值超过1000 亿元,正在筹备美股上市的独角兽公司 Klarna,其 CEO 最近公开承认:公司在过去几年采用的以 AI 为中心的战略,是错误的!图片来源:Klarna从 2023 年开始,Klar

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    一些文档去重算法

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-21 21:00:00

    在讨论 SimHash 之前,让我们先回顾一下其他一些也能识别重复内容的方法。Longest Common Subsequence(LCS)这就是diff命令所使用的算法。它也是一种编辑距离,仅包含

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    single codebook和dual codebook在LLM中向量量化上有什么区别?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-19 21:00:00

    think嗯,我现在得弄清楚single codebook和dual codebook在大型语言模型(LLM)的向量量化方面有什么区别。首先,我需要回顾一下向量量化的基本概念,然后再看看这两种不同的

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    富贵迷人眼

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-18 11:24:31

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    阳光明媚吗,刘桑?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-17 11:28:34

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    什么是置信度?置信度模型怎么做?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-16 21:00:00

    Abstract在本文中,我们描述了用于从医学对话中提取临床相关信息的新组件,这些组件将作为Google API提供。我们描述了一个基于transformer的 Recurrent Neural Ne

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    0:6横扫阵风!中国歼10CE外销封神,福建舰的“六代机”要逆天?​​

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-15 10:00:00

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    红黑树是啥?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-14 20:59:51

    二叉搜索树是一种基本的数据结构,但如果树变得不平衡,它们的性能就会受到影响。红黑树是一种平衡的二叉搜索树,它使用一组规则来保持平衡,确保插入、删除和搜索等操作的对数时间复杂度,而不管树的初始形状如何。

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    FSQ的原理与VQ-VAE的区别和联系

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-13 21:00:00

    论文的标题是《Finite Scalar Quantization: VQ-VAE Made Simple》,顾名思义,这是一篇旨在用FSQ(Finite Scalar Quantization)简化

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    多进程中的 fork 与 spawn:为什么你的 GPU 加速会踩坑?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-12 21:17:00

    在 Python 的 multiprocessing 模块中,隐藏着一个影响深度学习框架性能的关键选择——进程创建方式。让我们通过一个真实的 CUDA 初始化报错案例,深入理解 fork 与 spa

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    教娃编程系列|RPG 游戏 – 重力与跳跃

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-09 22:02:12

    由于我们在上一个教程中的努力,我们的玩家角色现在可以移动了。然而,游戏缺乏重力以及与地面本身的交互性。目前,我们的Player只是漂浮在空中,这当然是不可接受的。你可以制作一个临时的解决方案,使用地面

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    大模型并行训练的一些知识——极简版

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-08 21:13:56

    Tensor ParallelismTensor parallelism is a technique used to fit a large model in multiple GPUs. For

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    GPTQ:生成式预训练Transformer的精确训练后量化

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-07 21:17:00

    生成式预训练的Transformer模型,称为GPT或OPT,通过在复杂语言建模任务中的突破性性能,以及极高的计算和存储成本,使自己脱颖而出。具体来说,由于其庞大的尺寸,即使是对大型,高精度GPT模

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    胖东来与京东联手了

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-06 22:55:18

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    教娃编程系列|RPG 游戏 – Player Movement

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-05 21:40:26

    Introduction这个Pygame RPG教程和下一个教程都专注于执行移动和物理,允许我们的玩家可以移动,跳跃并与他所站的地面互动的完整系统。本教程的全部内容都是基于我们需要在Player类中创

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    这儿没人

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-04 09:17:00

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    教娃编程系列|PRG - The Player Class

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-05-01 21:00:00

    这个RPG教程中最重要的类是Player类。这个类负责几乎所有与玩家相关的事情,包括移动、攻击、碰撞检测、渲染、状态跟踪等等。由于它的总大小和许多概念,我们将在教程系列的其余部分慢慢构建Player类

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    LLM 中 tool 和 RAG 怎么融入到对话数据中?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-30 21:00:00

    在这里插入图片描述整理开源数据的时候,看到一种融入检索 tool 或 RAG 的方式,看着挺简单的,可以供参考:{ "role":"user", "content":"电脑屏幕被

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    Qwen3 在五一节前发布了!

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-29 08:50:58

    今天,阿里宣布推出 Qwen3,这是 Qwen 系列大型语言模型的最新成员。我们的旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 在代码、数学、通用能力等基准测试中,与 DeepSeek-R1、o1、o3

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    RLHF 入门,高手勿进!

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-28 21:08:55

    LLM Training: RLHF and Its Alternatives在讨论语言模型(LLM)时,无论是研究新闻还是教程中,我都会频繁提及一种被称为“带有人类反馈的强化学习”(RLHF)的过

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    最佳的指令数据应当是什么样的?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-27 21:00:00

    Abstract高质量的监督微调(SFT)数据对于激发预训练大型语言模型(LLM)的强大能力至关重要。通常情况下,指令会与从其他 LLM 中采样的多个响应配对,而这些响应往往偏离了要微调的目标模型的

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    Pygame RPG Tutorial 2 – Building the World

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-25 21:00:00

    背景和视觉效果是任何游戏不可或缺的组成部分,无论其大小和类型如何。游戏世界的互动性和动态性越强越好。在本教程中我们不会深入讨论,但将在本系列后面讨论如何更改视觉效果。Creating the Back

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    Qwen 的训练数据是怎么做的?

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-24 21:00:00

    QwenPRE-TRAINING DATA数据量大小已被证明是开发强大大型语言模型的关键因素,这一点在之前的研究中中得到了强调。为了创建一个有效的预训练数据集,确保数据的多样性并涵盖各种类型、领域和

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    用 bitsandbytes、4 比特量化和 QLoRA 打造亲民的 LLM

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-23 21:00:00

    众所周知,LLM 规模庞大,如果在也能消费类硬件中运行或训练它们将是其亲民化的巨大进步。我们之前撰写的 LLM.int8 博文 展示了我们是如何将 LLM.int8 论文 中的技术通过 bitsan

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    Prefill-Decode分离

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-22 21:00:00

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述A request going through an LLM serving engine with dis

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    我们如何为 DeepSeek-R1 对 vLLM 进行优化

    作者:AI大模型调参指北笔记发布日期:2025-04-21 21:00:00

    DeepSeek 和 vLLM 的优化一直是我们的团队以及整个 vLLM 社区的首要任务,我们很高兴能深入分享我们的工作成果。在本文中,我们将介绍我们所取得的关键推理改进,详细说明 DeepSeek

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