大鲸鱼crush

本文将为你层层拆解TokenSkip的算法设计、理论支撑与实战效果。我们从一个简单问题开始：如果模型能“想得更快”，它是否还能“想得更好”？

本文详细讲解了NVIDIA 本月提出的 Hymba 模型架构。该架构结合了SSM和transformer，解决了传统架构处理长序列成本过高的问题

随着模型变得越来越复杂和庞大，推理速度优化变得尤为重要，尤其是对于用户期望即时回复的聊天应用。键值缓存用于提升transformer架构模型的响应速度，本文将深入了解它的工作原理及其应用场景

本文提出了Tokenformer架构，其优势在于增量学习能力：在增加模型尺寸时，无需从头开始重新训练模型，大大降低了成本。 本文由北大和谷歌进行合作，一作是北大在读博士，代码已开源

Adaptive-RAG是一种智能化的检索增强生成（简称RAG）系统。与传统RAG系统不同，Adaptive-RAG能够根据用户提问的难度自动选择最合适的处理模式，从而实现最优回答质量

在大型语言模型(LLMs)领域，检索增强生成技术的出现极大地提高了模型的表现。然而，RAG的性能严重依赖于检索文档的质量。为了解决这一问题，研究者提出了纠正式检索增强生成方法CRAG

本文首先介绍 RAGAS文章中提出的 RAG 评估指标（这是一个用于评估 RAG 流程的开源框架），然后再以 LlamaIndex 为例，实现整个评估过程。

大家好啊!今天咱们来聊聊怎么给大语言模型"调教"一下，让它在文本分类这个任务上玩得更溜。具体来说，我们要用Qwen1.5这个模型来做文章。别看这活儿听着高大上，其实做起来也没那么难。

在这个数字化时代，保护在线身份至关重要。SCRAM作为一种先进的认证机制，正在悄然保护着我们的数字生活。它是如何工作的？为什么如此安全？本文将揭开SCRAM的神秘面纱