图片Token压缩技术不仅仅是一项优化技巧，它正在成为多模态大模型的**核心引擎**。它将模型从海量冗余数据中解放出来，使其更轻、更快、更专注。

混合专家模型（MoE）是一种强大且具有潜力的模型架构，它通过“分而治之”和“专家协同”的思想，有效解决了模型规模与计算效率之间的矛盾。MoE 在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果，尤其是在构建超大规模模型方面展现出巨大优势。尽管 MoE 的训练、调参和理论分析仍面临挑战，但随着研究的不断深入，相信 MoE 将在未来的人工智能领域扮演更重要的角色。

卷积神经网络

图神经网络的数学基础

TransR

claude code sub agent

Qwen3 模型系列旨在提升大型语言模型的性能、效率和多语言能力，涵盖从0.6B到235B参数规模的密集型（Dense）和混合专家（MoE）架构。其核心创新包括统一的思考模式与非思考模式框架，支持动态模式切换和思考预算机制，优化计算资源分配。模型通过知识迁移减少小规模模型的计算需求，并在架构上引入QK-Norm和细粒度专家切分等技术。预训练采用三阶段策略，涵盖通用、推理和长上下文训练，后训练则包括

文章目录框架简介相关度计算框架简介Encoder-Decoder模型虽然非常经典，但是局限性也非常大。最大的局限性就在于编码和解码之间的唯一联 系就是一个固定长度的语义向量C。也就是说，编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中。但 是这样做有两个弊端，一是语义向量无法完全表示整个序列的信息，二是先输入的内容携带的信息会被后输入 的信息稀释掉。输入序列越长，这个现象就越严重。这就使得在解码

1）动态计算图简介Pytorch的计算图由节点和边组成，节点表示张量或者Function，边表示张量和Function之间的依赖关系。Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义：第一层含义是：计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕，每条语句都会在计算图中动态添加节点和边，并立即执行正向传播得到计算结果。第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。下次调用需要重新构

文章目录Step 1. Git克隆测试工具源码Step 2. 打包测试项目Step 3. 执行测试（以Graph500数据集）Step 1. Git克隆测试工具源码git clone https://github.com/galaxybase/graph-database-benchmark-cluster.gitStep 2. 打包测试项目1）切换到common模块根目录，运行以下语句，将com