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置顶穿越数字边界:网络自由的探索
点击直达在当今数字化的世界里,网络自由是无价的,但有时也受到了地理和政治界限的限制。有一种方法,一种隐藏的方式,让我们能够穿越这些数字边界,实现网络自由。这个方法有点像背后的秘密通道,允许您访问被封锁或限制的网站,享...

置顶轻松支付,畅享便捷生活
点击直达在现代快节奏的生活中,时间宝贵,每一刻都应该过得更加轻松、便捷。为了让您体验到无忧的支付乐趣,我们为您提供了有偿搭建易支付的专业服务,助您轻松管理资金,畅享便捷生活。为何选择易支付?全面安全: 我们注重支付安...

多模态大模型学杂了能力反下降?新研究:MoE+通用专家解决冲突
微调,能让通用大模型更加适配具体的行业应用。但现在,研究人员们却发现:对多模态大模型做“多任务指令微调”,大模型可能会“学得多错得多”,因为不同任务之间的冲突,导致泛化能力下降。△多模态指令微调存在任务冲突举个例子,...

解决LLaMA、BERT等部署难题:首个4-bit浮点量化LLM来了
大语言模型 (LLM) 压缩一直备受关注,后训练量化(Post-training Quantization) 是其中一种常用算法,但是现有 PTQ 方法大多数都是 integer 量化,且当比特数低于 8...