Anthropic 发布 AI 劳动力市场影响报告，提出“observed exposure”（观测暴露度）新指标。该指标结合 LLM 理论能力与 Claude 真实使用数据，重点评估任务自动化程度。使用Anthropic经济指数中的实际使用数据，计算每个职业的任务在专业设置中看到的自动化使用情况，Observed Exposure=∑(Task Coverage×Time Fraction)∑T

- CLIP和BLIP的区别：- CLIP：通过对比学习联合训练，预测图像和文本之间的匹配关系。即使用双塔结构，分别对图像和文本编码，然后通过计算cos进行图文匹配。- BLIP：包括两个单模态编码器（图像编码器和文本编码器）、一个图像基础的文本编码器和一个图像基础的文本解码器。BLIP通过联合训练三个损失函数：图像-文本对比损失（ITC）、图像-文本匹配损失（ITM）和语言建模损失（LM），以实

学习心得（1）scikit-learn 依赖于另外两个 Python 包：NumPy 和 SciPy。若想绘图和进行交互式开发，还应该安装 matplotlib、IPython 和 Jupyter Notebook。（2）如果不熟悉 NumPy 或 matplotlib，推荐阅读 SciPy 讲稿（http://www.scipy-lectures.org/）的第1章（3）《python机器学习基

Swift框架MoE训练并行技术选择：Megatron-SWIFT的并行技术采用zero1（默认开启use_distributed_optimizer）+各种并行技术的组合。DP的速度最快，但显存占用较多，使用其他并行技术以降低显存占用。TP/EP通信量较大，尽量不跨节点（NVLink域内），跨节点建议使用PP/DP；专家层建议使用EP而不是ETP，ETP更节约显存，但速度较慢。MoE 并行折叠：

Engram：给大语言模型加了个“快速查知识的小模块”。也就是条件记忆模块，实现上，融合静态N-gram嵌入与动态隐藏状态，通过确定性寻址实现O(1)查找，以可扩展查找，作为混合专家（MoE）之外的新稀疏性维度。如此一来，原来的模型（比如MoE架构）靠“实时计算”处理信息，这个模块补了个“静态记忆库”，存着常用的短语、知识片段，后续一键调取，不用重复计算。@[toc]# 一、Engram

如题，用pycharm连接远程服务器进行项目的debug时显示：。勾选gevent compatible

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GPTSwarm 是一个基于图的框架，用于基于大型语言模型（LLM）的代理，提供两个高级特性：- 它允许你从图构建基于LLM的代理。- 它支持代理群的自定义和自动自组织，具备自我改进能力。各种人为设计的提示工程技巧已经被提出，以改进基于大型语言模型（LLM）的问题解决器，产生了许多不同的代码基础。我们通过将基于LLM的代理描述为计算图来统一这些方法。每个节点实现一个函数来处理多模态数据或查询其他L

Yolov8提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺

主流方案：端到端 or 级联方案（ASR + LLM + TTS）级联方案：语音输入 → ASR（语音转文本） → LLM（文本理解与生成） → TTS（文本转语音） → 语音输出​CosyVoice模型：对于交互应用（如语音助手），用户希望一说话就有回应。Flow Matching 的​​确定性特性​​（每一步计算都是确定的，不像扩散模型可能有随机性）和​​可控的路径规划​​，使得 CosyVo