[浏览需要 0 积分] 发布于3天前赞 1评论浏览 6- [浏览需要 0 积分] 发布于21天前
《生成扩散模型漫谈（三十）：从瞬时速度到平均速度》
https://kexue.fm/archives/10958 本文以最近出来的 MeanFlow 为中心，讨论了“平均速度”视角下的扩散模型加速生成思路。赞 1评论浏览 39 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-05-17 10:35:08赞 1评论浏览 51
- [浏览需要 0 积分] 发布于2025-05-17 10:28:42
《MoE环游记：5、均匀分布的反思》
https://kexue.fm/archives/10945 本文介绍了 MoE 的 Shared Expert 和 Fine-Grained Expert 策略，并指出它们某种程度上都体现了负载均衡的非最优性。赞 1评论浏览 40 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-04-26 21:52:17赞 2评论浏览 62
- [浏览需要 0 积分] 发布于2025-04-18 19:50:50
《Transformer升级之路：19、第二类旋转位置编码》
https://kexue.fm/archives/10862 本文围绕着“RoPE 可以加在 V 上吗”进行展开，讨论了 RoPE 的第二种用法。赞 2评论浏览 68 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-04-18 19:50:03
《矩阵的有效秩（Effective Rank）》
https://kexue.fm/archives/10847 本文探讨了矩阵的有效秩（Effective Rank）概念，它是线性代数中矩阵的秩（Rank）概念在数值计算方面的延伸，能够更有效地度量矩阵的本质维度。赞 2评论浏览 87 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-03-28 21:43:09
《MoE环游记：4、难处应该多投入》
https://kexue.fm/archives/10815 本文提出了一种动态选择 Expert 数目的 MoE 设计，主要思想是对 Loss-Free 的 MoE 形式稍作修改，然后修改 Bias 项的更新规则，利用它的额外自由度来同时实现负载均衡和...赞 2评论浏览 113 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-03-24 11:31:24
《高阶muP：更简明但更高明的谱条件缩放》
https://kexue.fm/archives/10795 这篇文章介绍了 muP 的升级版——谱条件，它从谱范数相关的不等式切入来分析模型稳定训练的条件，以一种更便捷的方式得到了比 muP 更丰富的结果。赞 2评论浏览 113 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-03-13 18:12:04
《初探muP：超参数的跨模型尺度迁移规律》
https://kexue.fm/archives/10770 本文以尽可能简明清晰的方式介绍了 muP（Maximal Update Parametrization），这是旨在研究超参数跨模型尺度的迁移规律的工作。基于 muP，我们可以在小模型上以相对较...赞 2评论浏览 140 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-03-05 11:34:22
《MoE环游记：3、换个思路来分配》
https://kexue.fm/archives/10757 本文介绍了 MoE 负载均衡问题的 Loss-Free 方法，它由 DeepSeek 提出，其核心在于通过引入一个简单的偏置项来实现负载均衡。本文进一步思考了它与 Aux Loss 的联系，以...赞 2评论浏览 275 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-02-27 15:45:00
《Muon续集：为什么我们选择尝试Muon？》
https://kexue.fm/archives/10739 本文介绍了我们在 Muon 优化器上的一次较大规模实践（Moonlight），并分享了我们对 Muon 优化器的最新思考。赞 2评论浏览 318 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-02-21 11:25:16赞 2评论浏览 279
- [浏览需要 0 积分] 发布于2025-02-14 16:07:25
《生成扩散模型漫谈（二十九）：用DDPM来离散编码》
https://kexue.fm/archives/10711 本文介绍了扩散模型的一个新脑洞，它将 DDPM 生成过程中的噪声限制在一个有限的集合上，并结合条件生成的思路，将 DDPM 免训练地变成一个类似 VQ-VAE 的离散自编码器。赞 2评论浏览 459 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-02-08 16:18:01
《MoE环游记：1、从几何意义出发》
https://kexue.fm/archives/10699 本文从 Dense 模型的最佳逼近出发来推导和理解 MoE，得到了一种特定的 MoE 形式，它比现有 MoE 多了一个 Normalize 步骤，但能让 MoE 的几何意义更加明显。当然，不管...赞 2评论浏览 520 
[浏览需要 0 积分] 发布于2025-01-17 15:43:22赞 2评论浏览 618- [浏览需要 0 积分] 发布于2025-01-06 17:00:09赞 2评论浏览 352
- [浏览需要 0 积分] 发布于2024-12-25 11:25:15赞 2评论浏览 527
- [浏览需要 0 积分] 发布于2024-12-18 17:55:00
《生成扩散模型漫谈（二十八）：分步理解一致性模型》
https://kexue.fm/archives/10633 本文通过逐步解构和优化 ReFLow 训练流程的方式，提供了一个从 ReFlow 逐渐过渡到一致性模型（Consistency Models）的直观理解路径。赞 2评论浏览 375
