2 ай бұрын
2 ай бұрын
4 ай бұрын
4 ай бұрын
4 ай бұрын
4 ай бұрын
4 ай бұрын
4 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
5 ай бұрын
Пікірлер
@neemo8089 13 сағат бұрын
五月份还要发布 Nvidia Project Digits，要不要再剁一次🤣
@rongfan5675 19 сағат бұрын
模型结果跟特征工程，超参数都有关系，且互相影响 应该先调哪个？比如：给定特征工程（输入），然后实施超参数调优？或者其他方法？为什么？ 感谢
@KIWu-th8wr 22 сағат бұрын
含金量很高，回來考古了
@fdsmolasfae 3 күн бұрын
5090讲解一下吧
@apexlee-u4u 6 күн бұрын
内容有些水
@wahas020 6 күн бұрын
10:55 細頸瓶
@tilkyxu3238 6 күн бұрын
优秀！做个deepseek v3的片子吧。
@张志斌-b5h 7 күн бұрын
这就明显不如MAE了，相当于用VAE做了个中间量，不像MAE那么直接自监督
@glionson5443 8 күн бұрын
谢谢作者辛苦
@python3.7.63 11 күн бұрын
mac的pytorch还有一部份算子用不了
@张志斌-b5h 14 күн бұрын
生成雷达信号的是哪篇文章？
@mmo1239 15 күн бұрын
大二學生路過分享心得 拿來在圖書館finetune一些小模型也還蠻方便的，大記憶體也可以讓batch size開大，電腦風扇也不會太吵影響到別人 另一點是萬一訓練到一半要換位子，電池可以撐個半小時到一小時，不會因為拔插頭訓練進度就全毀了。 一般使用的續航力也還不錯，至於真的有更大的任務就乖乖租雲端吧哈哈哈 但看著跑模型的機器是用Type C供電就覺得很神奇
@mintisan 16 күн бұрын
等 M4 Ultra 256G 版本，内存带宽 1000GB/s，算力接近 4090，价格 5W 人名币，冲冲冲！！！
@tony608 16 күн бұрын
没有Cuda,算力白搭
@phdvlog2024 16 күн бұрын
不用cuda 有mps就行了
@geliangzhu9146 17 күн бұрын
统一内存并不是显存，带宽差别还是挺大的，英伟达通过严格区分企业产品定位（刀法），来赚比苹果LLM产品更多的利润。见仁见智吧。还有就是开发框架的成熟度问题。M系列芯片的统一内存带宽相对较低。此外，UMA架构下的内存带宽需要在CPU和GPU之间共享，而英伟达GPU的专用显存带宽则完全供GPU使用。因此，在需要高带宽的任务（如大型模型训练）中，英伟达GPU可能具有优势。以M2 Ultra为例，其内存带宽为800GB/s 。相比之下，英伟达的高端GPU（如RTX 4090）的显存带宽可达1.15TB/s，A100为1.99TB/s，H100则高达3.35TB/s
@phdvlog2024 16 күн бұрын
h100速度也就是4090两倍 越往上越难 也就是说高带宽的 可能用三倍带宽才能实现两倍性能
@phdvlog2024 16 күн бұрын
苹果这个只是能运行 速度嘛 就大打折扣了 但是每秒10token 用来做自己的agent llm足够了 只能推理 计算还是要租英伟达
@boxiongtan69 17 күн бұрын
博主复活了！😂
@jinli4079 19 күн бұрын
让我想起了赛博朋克2077的赛博精神病 哈哈哈，
@phdvlog2024 17 күн бұрын
😂
@tyronetyrone2652 20 күн бұрын
讲的有点快
@phdvlog2024 17 күн бұрын
调慢吧
@gary8421 21 күн бұрын
这一集怎么这么长？😂
@phdvlog2024 17 күн бұрын
比较详细
@user-js4hs1mo9q 25 күн бұрын
博主，您好！想知道研一如何发一篇二区论文，本人的研究方向是AI气象，做的短临降水预报，可以给点建议吗😄
@张三-d1e 18 күн бұрын
时序任务么
@user-js4hs1mo9q 17 күн бұрын
@@张三-d1e 是的
@phdvlog2024 17 күн бұрын
我不是搞这个的😂
@张三-d1e 17 күн бұрын
@@user-js4hs1mo9q 二区的话，mamba可以试试，魔改一下
@user-js4hs1mo9q 10 күн бұрын
@@张三-d1e 好的，谢谢你😄
@KarenLee-v3i Ай бұрын
I bought a few hundred USDT from a friend, and he gave me a string of code e95295df4634a8e08e2a505b89339757ccebc4ea5e87b567140dc9aa09530f83. What does it mean? How do I transfer it to OKX?
@SandraTaylor-n9g Ай бұрын
Thanks for sharing! Just a quick off-topic question: I have USDT in my OKX wallet and I have the recovery phrase. {pride}-{pole}-{obtain}-{together}-{second}-{when}-{future}-{mask}-{review}-{nature}-{potato}-{bulb}. What is the best way to transfer them to Binance?
@phdvlog2024 Ай бұрын
😅你好像是泄漏了助记词 但是进去发现转移里面的钱需要再充一点达到最低限额 然后有些被骗的就充钱进去 结果这个钱包有个机器人立刻把钱转走或者这个钱包有两个助记词 泄漏的只是副助记词
@phdvlog2024 Ай бұрын
KZbin怎么这么多骗子 真的服了
@gary8421 Ай бұрын
请问用这个adapter跟LoRa比起来怎么样？是完全没有必要学它吗？
@phdvlog2024 17 күн бұрын
不是太好 lora更好一些 更通用 不过一般是模型自带什么用什么就行了
@OrionYK Ай бұрын
博主怎么还不火啊
@phdvlog2024 17 күн бұрын
😂
@ghgchjjfyf Ай бұрын
感谢您的分享！ 只是我有一个简单的题外话问题： 我的OKX钱包里有USDT，并且我有恢复短语. 『pride』-『pole』-『obtain』-『together』-『second』-『when』-『future』-『mask』-『review』-『nature』-『potato』-『bulb』. 将它们转移到Binance的最佳方法是什么？
@phdvlog2024 17 күн бұрын
😂
@Thelanpredivovorfiele Ай бұрын
感谢您的分享！ 只是我有一个简单的题外话问题： 我的OKX钱包里有USDT，并且我有恢复短语. 【pride】-【pole】-【obtain】-【together】-【second】-【when】-【future】-【mask】-【review】-【nature】-【potato】-【bulb】. 将它们转移到Binance的最佳方法是什么？
@phdvlog2024 17 күн бұрын
😂
@WanquanLi Ай бұрын
是不是嫖妓没给钱？
@ulricaan Ай бұрын
他自认为做了一件正义的事，把餐馆老板举报了，实际上他害了多少人没有工作，中餐老板压榨员工一直都存在，但也给很多偷渡客一个过渡的机会，之前那么多偷渡客没有举报老板，说明他们接受这一潜规则的，而他却打破了这一规则。虽然我也不喜欢黑老板，但这世界本就不公平，你没有身份没工卡还想要被公平对待本就不切实际，你想要公平就努力把自己的身份提高，不然最后只能落到连工作都没有，他现在做自媒体倒是好了，但是他害了很多华人同胞没有工作
@ulricaan Ай бұрын
性饥渴从他络腮胡也能看出来，中国传统面相认为有络腮胡的是卑贱命，因为低级欲望很大，富人留络腮胡运势会变差，底层人留络腮胡会更卑贱
@dejavushu1821 Ай бұрын
可是我需要发文章，这也不需要学习其中的知识吗，就比如改进一下其中的模块不学习也可以实现吗
@phdvlog2024 Ай бұрын
这个没啥可改进的了 改进都肯定是要大改的
@xujimy Ай бұрын
牛逼
@clove-z7r Ай бұрын
想了解一些点云用于树种分类的研究😀
@ningshen7909 Ай бұрын
感谢博主讲解！！！
@masike6244 Ай бұрын
这货也真敢想哈哈
@johnnyq4260 Ай бұрын
潤人們果然多是人中龍鳳
@phdvlog2024 Ай бұрын
😂
@shanyoukuo6677 Ай бұрын
很清楚，看一次就了解了，謝謝🙏
@shanyoukuo6677 Ай бұрын
講解的很好，如果有基礎的話可以輕鬆的理解，但可以考慮多搭配一些簡易講解圖，可以參考李宏毅老師的影片，感覺那種形式會更吸引一般人
@elvinchen8120 Ай бұрын
严格来说8^1/3就是2，另外两个复数虽然是x^3=8的解但不意味着他们就等于8^1/3。
@elvinchen8120 Ай бұрын
类似的，虽然正负根号2都是x^2=2的解，但根号2肯定指的是正的那个而不是负的那个。
@phdvlog2024 Ай бұрын
那是限定了条件
@Byte-x5l Ай бұрын
比特币可以说是区块链，但区块链就是比特币不太对吧
@phdvlog2024 Ай бұрын
比特币实现通过一种技术叫做区块链 但是区块链是比特币这个论文提出的
@phdvlog2024 Ай бұрын
所以完全可以说他们俩就是一体的 比特币并不是一种货币单位 也是区块链的代言词
@JoyKing-rj8rx Ай бұрын
SoftBank World 2024 孫 正義 特別講演 超知性が10年以内に実現する
@phdvlog2024 Ай бұрын
这个还有很多技术难点 但是现在所有资金都进来了 估计不会太难
@zhuoranlu3858 Ай бұрын
请多多更新视频，我的精神食粮~
@rayenwiller Ай бұрын
学习的时候对信息缺乏泛化处理，人能举一反三多少是因为学习时对一既有概念产生了泛性的认知，进而能从其衍生或相关事件中联想到原有概念并进行判断。对原有概念的泛化的质量决定了后续判断的质量。
@paulzhu7694 2 ай бұрын
感觉这种没啥价值，一味地说大模型没有思考能力，没有推理能力，并想方设法证明他们没有……问题不在这里，问题在那看起来像是思考和推理，并且正确的内容是如何产生的？为啥
@phdvlog2024 2 ай бұрын
通过一些简单的逻辑问题就能证明大语言模型只是在复刻，而不是在创造。llm目前只是概率的产物罢了
@paulzhu7694 2 ай бұрын
@@phdvlog2024 那为什么llm之前的概率做不到，黑盒部分还是没进度
@xiahualiu Ай бұрын
@@paulzhu7694llm之前的模型只是质量低，训练语料库小。本质上我没觉的算法有啥大的区别，除了规模。
@paulzhu7694 Ай бұрын
@@xiahualiu 所以规模，为什么有效，至今还是黑盒
@oddsparksmurf 2 ай бұрын
我尝试了一个很简单的举一反三：如果王二、张三、李四、郑五各自占东南西北一个方向，王二占了东方，张三占了西方，李四、郑五应该占哪里？ gpt4o给出的答案是：根据题目中的描述，王二占东方，张三占西方，因此李四和郑五应该分别占南方和北方。 如果李四占南方，那么郑五就占北方；反之亦然。因此，李四和郑五可以分别占南方和北方。 从这个角度看，它其实展示出了一定的举一反三能力，至于有没有我们不确定。 此外，我很好奇自然语言中有没有可能存在某种数学规律，而大语言模型，其实是对这种规律的不完整总结。
@phdvlog2024 2 ай бұрын
这个paper虽然是2024年出来的，但是是2023年写的，模型不同了
@chishen171 2 ай бұрын
但我測試過了，claude 知道這個逆轉關係，有興趣可以去試看看 我: 給你一個資訊，rex 的爸爸是 kevin AI: 好的，我明白了。所以 Kevin 是 Rex 的父親。 你想要我根據這個資訊幫你做些什麼嗎？也許我們可以進一步討論或分析這個家庭關係？ 我: 那誰是 kevin 的兒子呢 AI: 根據你之前告訴我的資訊，Rex 是 Kevin 的兒子。 因為你提到 Rex 的爸爸是 Kevin，所以反過來說，Kevin 的兒子就是 Rex。
@phdvlog2024 2 ай бұрын
你可能需要问更复杂的推断关系，现在有些东西紧急修复了
@月白-u7y 2 ай бұрын
這問題應該是transformer base的原因吧，那個look forward 機制阻止了後面連結前面。 訓練的資料：蘋果是紅色的 蘋果連結的到紅色，但紅色沒辦法跟蘋果建立關係 但如果有紅色的蘋果，這就可以。 可惜這部影片沒有詳細解釋為什麼有這現象
@phdvlog2024 2 ай бұрын
还有别的原因 就是因果学习能力很差。不过这个文章也没说为什么 所以我也没有讲
@ningshen7909 Ай бұрын
@@phdvlog2024下次可以讲这个topic嘛！