如今，大型语言模型（LLM）是最重要的新兴机器学习应用程序之一。但是，由于其巨大的模型尺寸和内存足迹的运行时增加，LLM推论由于由多个GPU组成的传统系统缺乏记忆容量，具有适度的高带宽内存。此外，由于LLM包含许多带宽的内核内核，仅关注记忆容量而不考虑带宽会导致严重的性能降级 ...

视觉自动回归的模型通常粘附在栅格级``下一步的预测''范式，它忽略了视觉内容中固有的空间和时间位置。具体来说，视觉 Token 与它们在空间或时间上相邻的 Token 与远距离的图表相比，视觉 Token 与该论文相比，我们的新型图表（我们在邻近的范围内，我们都在邻近的模型中，都有一个新颖的模型。自回归视觉生成是一种渐进的支出过程，遵循近对``下一步的邻居预测''机制 ...

大型语言模型（LLMS）已转换了代码生成，但是它们在硬件设计中的应用产生的门数为38 \％-1075 \％\％比人类设计高。我们提出了CircuitMind，这是一个多代理框架，通过三个关键创新来实现人类竞争效率：语法锁定（将生成限制为基本逻辑大门），检索授权的生成（启用知识驱动的设计）和双重奖励优化（与效率平衡正确）。为了评估我们的方法，我们介绍了TC-Bench，这是Turncomplete生 ...

数据的体积和复杂性正在迅速增长。熟练数据库查询语言对于制作有效查询是关键的。随着编码助理变得越来越普遍，有很大的机会来增强数据库查询语言 ...

最近，Chatgpt取得的杰出成功引发了人们对人工智能（AI）的新兴趣，而视觉语言模型（VLMS）的进步将这种热情推向了新的高度。 VLMS与以前的AI方法不同，该方法通常将不同的任务作为判别模型，VLMS将任务作为生成模型，并与视觉信息相结合，从而可以处理更具挑战性的问题。一个高度实用的领域，遥感（RS）字段也接受了这一新趋势，并引入了几种基于VLM的RS方法，这些方法表现出了有希望的性能和巨大 ...

我们介绍了一种无训练方法，用于高斯脱落中的特征场渲染。我们的方法是基于每个高斯在最终渲染中的影响力的加权总和，将2D功能带入预先训练的3D高斯。尽管大多数基于训练的特征场渲染方法在2D分割处表现出色，但在3D分割而无需后处理时性能较差，但我们的方法在2D和3D分割中都取得了高质量的结果 ...

模型上下文协议（MCP）是一个标准化接口，旨在启用AI模型与外部工具和资源之间的无缝交互，分解数据筒仓并促进各种系统之间的互操作性。本文提供了MCP的全面概述，重点关注其核心组件，工作流和MCP服务器的生命周期，其中包括三个关键阶段：创建，操作和更新。我们分析与每个阶段相关的安全性和隐私风险，并提出减轻潜在威胁的策略 ...

人工智能（AI）研究人员一直在开发和完善大型语言模型（LLM），这些模型（LLM）在各种领域和任务上都表现出了非凡的能力，从而挑战了我们对学习和认知的理解。 OpenAI，GPT-4开发的最新模型是使用前所未有的计算和数据量表进行了培训的。在本文中，我们报告了对GPT-4的早期版本的调查，当时它仍在Openai积极开发中 ...