《Not All Experts are Equal: Efficient Expert Pruning and Skipping for Mixture-of-Experts Large Language Models》提出了一种创新的专家级稀疏化方法，通过后训练专家剪枝（Expert Pruning）和动态专家跳跃（Dynamic Expert Skipping），显著降低了 MoE 模型的内

产品经理写的产品需求文档

Boltzmann分布的核心思想是将概率与能量联系起来：能量越低的状态，出现的概率越高。

“POV”是“Point of View”（观点）的缩写，字面意思是“视角”或“看法”。

为什么这些激活函数会成为新宠？它们又有哪些优越的性质呢？本文将为你详细解析。

传统扩散模型在像素空间直接操作的特性导致其训练和推理过程计算成本极高，限制了其在高分辨率图像生成中的广泛应用。为了解决这一问题，Latent Diffusion Model（潜在扩散模型，LDMs）应运而生，它通过在潜在空间中运行扩散过程，显著降低了计算复杂度，同时保留甚至提升了生成质量。

FID 作为生成模型评价的核心指标，通过比较特征分布的 Fréchet 距离，提供了一种高效且语义敏感的评估方法。

Cross Attention 的核心在于：它允许一个序列（称为 Query，查询）去关注另一个序列（称为 Key 和 Value，键和值），从而实现信息的融合。

本篇博客将以直观的语言，面向具有一定数学基础的读者，介绍常微分方程（ODE）、偏微分方程（PDE）和随机微分方程（SDE）的基本概念，并简述数学系研究微分方程的主要方向。

原理介绍