在电子设计自动化（EDA）领域，布尔电路可以用多种不同的图结构表示，例如 AIG（与-非图）、MIG（多数-反相图）、XAG（异或-与图） 和 XMG（异或-多数图）。这些视图各自提供了独特的结构和语义信息——有的擅长表达算术运算，有的更适合控制逻辑。理论上，融合这些互补视角应该能大幅提升电路表示学习的质量。

在日益增长的能效需求和性能挑战下，近似计算（Approximate Computing）通过允许可控制的精度损失，换取了显著的功耗、性能和面积（PPA）改善。然而，传统的近似逻辑综合（Approximate Logic Synthesis, ALS）方法多基于增量式改写，难以探索全新的电路结构。而生成式AI的概率特性，恰恰与近似计算的松弛等价要求天然契合。本文介绍的 GTAC（A Generati

在日益增长的能效需求和性能挑战下，近似计算（Approximate Computing）通过允许可控制的精度损失，换取了显著的功耗、性能和面积（PPA）改善。然而，传统的近似逻辑综合（Approximate Logic Synthesis, ALS）方法多基于增量式改写，难以探索全新的电路结构。而生成式AI的概率特性，恰恰与近似计算的松弛等价要求天然契合。本文介绍的 GTAC（A Generati

Checkpoint技术通常用于训练深度学习模型时，定期保存模型的状态，以便在训练过程中出现中断时可以从最近的检查点（checkpoint）恢复，继续训练而不需要从头开始。它可以有效避免因长时间训练或系统崩溃而丢失训练进度。定期保存：每训练一定数量的 epoch 后，模型会保存一个 checkpoint，包含模型权重、优化器状态、当前训练状态等。恢复训练：当训练中断或想要恢复训练时，通过调用res

Checkpoint技术通常用于训练深度学习模型时，定期保存模型的状态，以便在训练过程中出现中断时可以从最近的检查点（checkpoint）恢复，继续训练而不需要从头开始。它可以有效避免因长时间训练或系统崩溃而丢失训练进度。定期保存：每训练一定数量的 epoch 后，模型会保存一个 checkpoint，包含模型权重、优化器状态、当前训练状态等。恢复训练：当训练中断或想要恢复训练时，通过调用res

Checkpoint技术通常用于训练深度学习模型时，定期保存模型的状态，以便在训练过程中出现中断时可以从最近的检查点（checkpoint）恢复，继续训练而不需要从头开始。它可以有效避免因长时间训练或系统崩溃而丢失训练进度。定期保存：每训练一定数量的 epoch 后，模型会保存一个 checkpoint，包含模型权重、优化器状态、当前训练状态等。恢复训练：当训练中断或想要恢复训练时，通过调用res

本文介绍Windows下配置SSH免密登录并让Cursor连接远程服务器的方法。首先通过PowerShell测试SSHKey免密登录是否生效；然后在~/.ssh/config中配置Host别名简化命令；最后在Cursor的Remote-SSH插件中直接使用该别名连接服务器。整个过程包括生成密钥、配置别名和Cursor连接三个步骤，实现无需密码即可快速进入远程开发环境。

如何评估大模型在训练或推理时每个batch的GPU显存利用率和运行时间？

如何在多模态表征学习中做模态的消融实验？

如何在Overleaf中插入图片？常见的插入图片的Latex语法有哪些？