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01-16FATE 2.0发布：实现异构联邦学习系统互联FATE2.0全面升级，推动隐私计算联邦学习规模化应用FATE开源平台宣布发布FATE2.0版本，作为全球领先的联邦学习工业级开源框架。此次更新实现了联邦异构系...
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01-16比「让我们一步一步思考」这句咒语还管用，提示工程正在被改进大语言模型可以通过元提示执行自动提示工程，但由于缺乏足够的指导以引导大语言模型中的复杂推理能力，它们的潜力可能没有完全发挥。那么该如何指导大语言模型进行自动提示...
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01-14模型推理加速：CPU性能提升5倍，苹果采用闪存进行大规模推理加速，Siri 2.0即将亮相？苹果这项新工作将为未来iPhone加入大模型的能力带来无限想象力。近年来，GPT-3、OPT和PaLM等大型语言模型（LLM）在广泛的自然语言处理（NLP）任务...
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01-14网友盛赞：Transformer引领年度论文的简化版本来了从大模型的根源开始优化。Transformer架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度Transformer架构的一种简单方法是将多个相同...
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01-13减少Transformer秩数以提高性能，同时保持移除特定层90%以上组件LLM不减少麻省理工学院和微软进行了联合研究，发现不需要额外的训练即可提升大型语言模型的任务性能，并减小其大小在大型模型时代，Transformer以其独特的能力支撑起整个...
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01-13阿里云推出PilotScope技术，加速AI4DB应用创新12月20日，VLDB2024国际顶级数据库会议宣布一组新论文，阿里云的新技术PilotScope成功入选。该平台技术可实现AI算法在数据库中的“一键部署”，大...
