光刻机的Deepseek时刻:从原型机到5台量产
文章探讨了中国在光刻机研发中的机会,提出“中国制造身体,AI制造脑子”的理念。通过结合中国强大的工业制造能力与AI技术,利用代理模型加速仿真、数据驱动优化控制以及构建研发闭环,可以显著缩短光刻机的研发周期并提高效率。
文章探讨了中国在光刻机研发中的机会,提出“中国制造身体,AI制造脑子”的理念。通过结合中国强大的工业制造能力与AI技术,利用代理模型加速仿真、数据驱动优化控制以及构建研发闭环,可以显著缩短光刻机的研发周期并提高效率。
大厂在职算法工程师云辰 Cyan 撰文揭秘算法工程师职业真相。文章介绍了算法工程师的高薪现状:硕士校招 40-100 万,顶尖博士可超 150 万;并将岗位分为算法应用、模型推理、模型训练三个层级,指出 95% 的算法工程师从事的是'AI 赋能'类应用工作,门槛较低;而模型推理和基模训练则有较高技术壁垒。作者还提到当前校招竞争激烈(985 硕士+顶会论文+大厂实习已成标配),AI 人才供需失衡导致薪资倒挂,企业普遍存在 FOMO 心态。文章以幽默笔调对算法工程师这一职业进行了祛魅。
文章回顾了有限元法(FEM)的发展史,指出伯克利学派和辛克維奇因数学基础局限而导致的衰落。作者将巴布什卡悖论与当前 AI 领域的 Scaling Law 类比,警示过度堆叠参数可能无法解决根本的架构缺陷,提出智能突破需重构底层数学架构。
这是一份按主题编排的AI领域人物小传(上篇),涵盖了从深度学习奠基者、大模型实验室领袖、Transformer论文作者到顶尖学术研究者的75位关键人物。文章详细介绍了每个人的背景、核心贡献及当前动态,包括Hinton、LeCun、Altman等业界巨擘。
文章详细介绍了 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术,这是一种用于高效微调大型语言模型的方法。通过冻结原始权重并学习两个极小的低秩矩阵,LoRA 能够在保持模型性能的同时,大幅降低显存占用、训练成本和存储空间。文章还解释了 LoRA 的核心数学原理、具体实施步骤以及为何全量微调成本高昂的原因。
文章介绍了一种高效使用 NotebookLM 的方法。不同于传统的总结或做卡片,这种方法将其视为苏格拉底导师和研究顾问。核心流程包括:上传 20 个跨领域的源资料以构建课程;利用费曼技巧通过对话修正理解;寻找源资料中的矛盾点以培养批判性思维;以及通过模拟教学和每周综合来巩固知识,最终实现跨学科的通才思考。
本文深入浅出地解析了 Transformer 架构,它是现代大语言模型(LLM)的核心。文章从宏观视角出发,通过解码的方式,逐一拆解了 Transformer 的关键组件,包括编码器与解码器、分词与嵌入、位置编码、注意力机制(Attention)以及多头注意力等。作者详细解释了该架构如何解决传统模型的“遗忘”和“慢速”问题,实现了并行处理和长距离依赖捕捉,并最后阐述了其强大的原因。