vLLM框架针对MoE模型部署提出创新解决方案，通过分组TopK路由算法、令牌重排对齐机制和混合精度专家计算三大核心技术，有效解决了计算资源碎片化、跨设备通信瓶颈和内存管理复杂性等核心挑战。该系统支持动态专家选择策略和多模态处理，在70B参数的MoE模型上实现75%以上的GPU利用率，显存占用降低40%，吞吐量较传统方案提升3倍。未来将发展自适应专家并行和异构专家部署等功能，为万亿参数模型提供高效

vLLM框架针对MoE模型部署提出创新解决方案，通过分组TopK路由算法、令牌重排对齐机制和混合精度专家计算三大核心技术，有效解决了计算资源碎片化、跨设备通信瓶颈和内存管理复杂性等核心挑战。该系统支持动态专家选择策略和多模态处理，在70B参数的MoE模型上实现75%以上的GPU利用率，显存占用降低40%，吞吐量较传统方案提升3倍。未来将发展自适应专家并行和异构专家部署等功能，为万亿参数模型提供高效

本文介绍了AI编程代理OpenCode的安装配置与使用指南。主要内容包括：1) 常用Skill下载源和配置方法（手动下载/市场安装）；2) OpenCode的安装方式（一键脚本/包管理器/桌面应用）；3) 基础配置步骤（连接AI模型、项目初始化）；4) 基本用法（切换代理、引用文件提问）。OpenCode作为开源AI编程助手，支持多模型接入，提供终端和图形界面两种操作方式，能帮助开发者更高效地理解

本文系统探讨了大模型量化技术的理论基础与实现方法。首先介绍了对称量化（absmax方法）和非对称量化（零点量化）的基本原理，分析了量化误差的产生机制。随后重点讨论了GGUF分组量化方法，通过具体示例展示了4位量化过程。在优化方法方面，详细阐述了GPTQ的后训练量化技术，包括其Hessian-based误差补偿机制和LazyBatch-Updates加速策略。最后介绍了AWQ方法，该方法通过激活感知

SENet 对离散特征做field-wise加权，如果有𝑚 个fields，那么权重向量是𝑚 维。FiBiNet可以理解为同时考虑了SENet 结合 Field 间特征交叉。之前提到过的召回、排序模型中的神经网络可以用任意网络结构；LHUC起源于语⾳识别，快⼿将LHUC应⽤在推荐精排，称作PPNet。深度交叉网络就是两个分支，一边是全连接，一边是交叉网络。线性模型预测是特征的加权和。交叉网络就

是一个强大的开源Python库,它专为简化和美化神经网络图的绘制而设计。

AnythingLLM 是 Mintplex Labs 开发的一款可以与任何内容聊天的私人ChatGPT，是高效、可定制、开源的企业级文档聊天机器人解决方案。它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM 支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等），具有对话和查询两种聊天模式。

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离散特征可以用Embedding Layers，连续特征可以归一化、分桶等处理。Swing额外考虑重合的⽤户是否来⾃⼀个⼩圈⼦，两个⽤户重合度⼤，则可能来⾃⼀个⼩圈⼦，权重降低。简单负样本可以是全体物品（考虑非均匀采样打压热门物品）或者Batch内负样本。⽤户兴趣动态变化，⽽物品特征相对稳定，事先存储物品向量𝐛，线上现算⽤户向量𝐚。困难负样本主要考虑被召回，但是被排序淘汰的样本。一个物品的两个

在文中，我们旨在利用爬取的历史天气数据进行可视化分析。首先，我们选择了一个可靠的数据源，并使用Python编程语言和BeautifulSoup库实现了数据的爬取。接着，我们对原始数据进行了清洗和处理，包括缺失值的处理和数据格式转换。然后，我们采用了Matplotlib可视化工具，设计了多种图表类型，如折线图、柱状图和热力图，以展示历史天气数据的趋势和变化。通过分析结果，我们发现了不同时间段内温度、