[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 508- [浏览需要 0 积分] 发布于2025-06-14 09:51:34赞 1评论浏览 456
- [浏览需要 0 积分] 发布于2025-06-20 23:28:42
《线性注意力简史：从模仿、创新到反哺》
https://kexue.fm/archives/11033 本文简要梳理了线性 Attention 的发展脉络，并介绍了部分模型的数学原理。线性 Attention 从模仿 Softmax Attention 起步，逐渐发展出自身特色，如今已成为极具竞...赞 1评论浏览 320 - [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 399 - [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 364 - [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 397 - [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 376 - [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 542 - [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 513 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-02-21 11:25:16赞 2评论浏览 461
- [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 663 - [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 734 
[浏览需要 0 积分] 发布于2025-01-17 15:43:22赞 2评论浏览 856- [浏览需要 0 积分] 发布于2025-01-12 21:38:43
《低秩近似之路（五）：CUR》
https://kexue.fm/archives/10662 本文介绍了 CUR 分解，它可以视为上一篇文章介绍的插值分解（ID）的进一步延伸，特点是同时以原始矩阵的若干行与列作为骨架来构建低秩近似。赞 2评论浏览 565 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-01-06 17:00:09赞 2评论浏览 526
- [浏览需要 0 积分] 发布于2024-12-25 11:25:15赞 2评论浏览 713
