vxgate !!!!!!!!!!!!!!花了一天多时间，测试了winroute, kerio control, ccproxy, nat32等一堆软件，想实现旁路由功能，都失败鸟。我的internet连接是类似VPN的拨号，其它软件要么不好用，要么安装不上。直到我找到它：　vxgate...

Intel Arc A770 Photon 16G不到2000元16g显存，值得用来入门上手。注意，目前是beta状态，足够稳定，但安装时需要注意下位置。安装好anaconda, 创建好虚拟环境，安装。穷学生能不能学AI?

{\"files": [{"pattern": "(.*)[/]build[/]libs[/].*[.]jar","target": "space/team/dotspace/{1}/${projectVersion}/{1}-${projectVersion}.jar","regexp": "true"}]}如果在file spec中使用环境变量，需要 使用 ＄｛变量名}的形式，如上面的代码所.

在DGL框架中，当我们明显了边、顶点、图以及边和顶点的属性后，接下来需要了解的概念就是 三座大山了：消息函数聚合函数更新函数消息函数默认的消息函数是ϕ，它接受的参数是edges ,类型是dgl.EdgeBatch. edges有src，dst和data三个属性，分别是源顶点、目标顶点和边，可以用这三个属性访问各自的特征。表示： node + node -> edge内置消息函数：一元： co

AMD 7950x + 双4090方案 不到5万，目前最经济的双卡人工智能服务器方案。硬盘： ssd 2T 600元， 16T机械 1900元， 合计 2500元。显卡： 4090 水冷 x 2 1.5wx2 30000元。4 128G DDR5 800x4 3200元。主板： 华硕 x670EA 吹雪 3000元。CPU: amd 7950x 3500元。电源： 长城巨龙 2000w 1200元

last_hidden_state (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) - 模型的最后一层解码器输出的隐藏状态序列。如果使用past_key_values，则只输出形状（batch_size, 1, hidden_size）序列的最后一个隐藏状态。past_key_values (tuple

1.4Bit 训练方法，可以在A6000或6000 ADA这样的消费级显卡上进行65B模型的微调。预测后面的 大模型研发工作将进入井喷状态，各种大模型会层出不穷。指令微调数据的质量， 每条指令遵从的质量和多样性才是关键。2. 人工收集加工1000条或稍多的高质量指令微调数据成为可能。指令微调只是给模型增加风格，并不能提升能力。RLHF人类遵从的强化学习训练不是必要的。越大的模型才有更强的潜力。LI

PlaidML 听过没有？一种新的人工智能框架。比起它的前辈，tensorflow, pytorch来说，它的社区不够大，似乎优势不明显。但是，如果你想在随便什么平台都得到ML的推理加速，那plaidML是极好的选择，它支持cpu, intel集显，AMD GPU, Nvidia GPU。 绝不挑食，几乎所有的硬件都可以加速，太爽了。安装教程：https://plaidml.gi...

最近在做一些敏感内容检测的研究工作。 苦于数据集缺乏，折腾了很久后发现没有合适的数据集可供使用，遂决定自行开发数据集，并期望在这个数据集中发一系列的文章。

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