[浏览需要 0 积分] 发布于2025-02-21 11:25:16赞 2评论浏览 328- [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 171 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-05-17 10:35:08赞 1评论浏览 131
- [浏览需要 0 积分] 发布于2025-05-26 22:58:04
《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 146 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-06-14 09:49:48
《msign算子的Newton-Schulz迭代（下）》
https://kexue.fm/archives/10996 本文介绍了求解 msign 算子的 Newton-Schulz 迭代的最新进展，它通过等值振荡定理和贪心转换，直接求出理论上的最优解，整个过程相当硬核，值得学习一波。赞 1评论浏览 93 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-06-14 09:51:34赞 1评论浏览 127
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《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 90 - [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 119 - [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 355 - [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 397 - [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 234 - [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 529 - [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 609 
[浏览需要 0 积分] 发布于2025-01-17 15:43:22赞 2评论浏览 729- [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 499 - [浏览需要 0 积分] 发布于2025-01-06 17:00:09赞 2评论浏览 403
- [浏览需要 0 积分] 发布于2024-12-25 11:25:15赞 2评论浏览 598
- [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 399 - [浏览需要 0 积分] 发布于2024-12-15 17:45:57
《生成扩散模型漫谈（二十七）：将步长作为条件输入》
https://kexue.fm/archives/10617 本文介绍了一个单阶段训练就可以实现单步生成的扩散模型新工作，它的突破思想是将步长也当成条件输入到扩散模型中，并配以一个直观的正则项，这样只通过单阶段训练就可以得到单步生成的扩散模型。赞 2评论浏览 448 - [浏览需要 0 积分] 发布于2024-12-10 11:33:58
《Muon优化器赏析：向量与矩阵有何本质区别？》
https://kexue.fm/archives/10592 本文介绍了最近推特上颇为热闹的 Muon 优化器，它专门为矩阵参数定制，目前看来比 AdamW 更高效，并且似乎体现了一些向量化与矩阵化的本质差异，值得学习和思考一番。赞 2评论浏览 442
