SENet在双塔模型中的应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZNCPwXWSIi76MwkUP7gchU0fn6d/a2Light-SE Module：就是前面提到的SENet，用作优势特征选择 · FE-Block Module：灵感来源于ColBERT，本质上也和多兴趣抽取的做法类似。 · CIR Module：就是一个对比学习，更好地区分 ...
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Decoder的输出预测与代码实现 - 飞书文档
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（4）多模态的大一统之路 - 通往AGI之路
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串口的简介与代码实现 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/U1EuwLstMiMrPQkODrRc9XYinIf/a5：主控模块，负责系统的整个运行 · 语音模块：识别我们人类讲话的东西，将人话转化为单片机可以理解的指令 · 红外编解码模块：可以接收和发送红外指令 · ：负责给语音模块烧录固件和 ...
Vision Transformer的应用与优化 - 飞书文档
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ChatGPT编写语言转换器：代码互转轻松实现？ - 飞书文档
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为什么响应式单位需要与设计工具深度集成？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QeOiwAQ7tiH7T8koGYVcyYJ3n8c/aj... 色板 ，而开发者指尖流淌的CSS代码则如同建筑师的量尺 。当 ... 第二章：Illustrator的CSS炼金术全解. 2.1 核心功能矩阵. | 功能模块| 技术实现| 输出示例|.
Prompt Cache技术：加速LLM推理的创新方法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ku4IwxSh6iiGEjkYb5Icem1jnVb/a1**设计和实现**：Prompt Cache的设计包括了对提示结构的明确化、提示模块的编码、以及缓存推理的详细过程。实现使用了HuggingFace的transformers库，并在CPU和GPU上 ...
使用大型语言模型进行自主化学研究 - 通往AGI之路
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JW9UwFYaEi2JhckNflecygdRnnea部分 · b部分 · c部分 ; a. 性能比较 · b. 化学合成步骤示例 · c. 正确与错误的合成逻辑 ; a. OT-2实现 · b. 有效的OT-2 API代码 · c. ECL实现 ...
入门| 机器学习研究者必知的八个神经网络架构
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YPEWwMV7hiNkvdkxM1icwQ9Zndc/af写一个程序去识别复杂场景中照明条件下新视角的三维物体是很困难的。我们不知道编写什么程序，因为我们并不了解它在我们大脑中运作的机制，即便知道如何实现，写出来的程序也 ...