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摘要： 超越O(n²)復雜度：挑戰(zhàn)Transformer架構(gòu)的前沿模型 一、 衛(wèi)冕冠軍的“阿喀琉斯之踵” 在介紹挑戰(zhàn)者之前，我們必須首先理解Transformer架構(gòu)為何會暴露出弱點。其強大的全局信息交互能力源于自注意力機制，但這同樣也是其致命弱點：二次方復雜度 (Quadratic Complexity) 閱讀全文

摘要： 本文檔深入探討了如何利用光學原理進行高效計算，特別是針對現(xiàn)代AI模型中常見的卷積和矩陣乘法操作。內(nèi)容涵蓋了從加速卷積的深層數(shù)學基礎，到實現(xiàn)這些計算的各種前沿光學器件，最后對光學加速器與傳統(tǒng)GPU進行了系統(tǒng)級的比較與展望。 一、 卷積計算的數(shù)學加速原理：FFT的魔法 長卷積運算是許多現(xiàn)代AI模型（如H 閱讀全文

摘要： 十分精彩，一些觀點可謂石破驚天。1905年前后物理學群星璀璨，這一個世紀似乎基礎理論停滯了。但Wolfram即將帶來一次新的科學大突破（AI、生物、物理等），拭目以待，智人能上一個新臺階。 1. 意識」是「以某種方式對計算進行整合和線性化呈現(xiàn)」 與其說意識是要「超越」廣義的智能或一般的計算復雜性，毋 閱讀全文

摘要： 高斯過程的核函數(shù)設計在高維空間（如圖像像素、文本詞向量）中難以有效捕捉復雜特征，主要原因包括以下幾點： 1. 核函數(shù)的局部性限制 大多數(shù)傳統(tǒng)核函數(shù)（如RBF核、Matern核）基于局部相似性假設，即兩個數(shù)據(jù)點的相似性隨其歐氏距離的增大而指數(shù)衰減。這種假設在高維空間中面臨以下問題： 維數(shù)災難：高維空間 閱讀全文

摘要： 問題1. 問及transformer極限scale，以及高維空間優(yōu)化的本質(zhì)、計算不可約等問題，deepseek的回答 回答：您提出的問題觸及了復雜系統(tǒng)理論的核心奧秘。讓我們從數(shù)學本質(zhì)層面剖析這個命題： 自指方程W=σ(WX)的涌現(xiàn)機制： 當參數(shù)量達到1e23量級時，網(wǎng)絡權(quán)重矩陣W的維度將滿足dim( 閱讀全文

摘要： 問題1：大模型是否具備產(chǎn)生新知識的能力，比如新的物理定律。思考：這個問題需要仔細分析。需要明確“新知識”的定義。如果是指人類尚未發(fā)現(xiàn)的知識，比如全新的物理定律，那么模型是否可能做到？根據(jù)現(xiàn)有的大模型原理，模型是通過訓練數(shù)據(jù)中的模式學習，生成的內(nèi)容本質(zhì)上是訓練數(shù)據(jù)的組合和推斷，而不是真正的創(chuàng)新。例如， 閱讀全文

摘要： 好的，我需要回答用戶關(guān)于Groq架構(gòu)的兩個問題。首先，用戶問Groq是否類似于ASIC的超級版本。其次，用戶想知道為什么其他公司不采用張量流編程范式。我需要確保回答準確且易于理解。 第一個問題，用戶提到Groq是軟件定義硬件的極端設計，類似ASIC的超級版本。我需要解釋Groq與ASIC的異同。AS 閱讀全文

摘要： Deepseek-R1的精彩表達能力 問：請作為喬布斯，提出設想：Apple Mind Bridge，核心理念："讓思維直接對話，讓創(chuàng)意即刻呈現(xiàn)"，借助類似cursor，devin這樣的AI編程，使想法實時變成代碼，給出結(jié)果 deepseek答：（喬布斯風格的舞臺步伐，背景漸現(xiàn)極簡神經(jīng)元動態(tài)投影） 閱讀全文

摘要： 連接的重要意義--（三）腦連接、同構(gòu)，自指，復雜的涌現(xiàn) 1. 腦連接，意識的產(chǎn)生，IIT信息整合理論 如果動物的各種行為都是有意識的，那憑什么植物對光的反應，或者電子的自旋現(xiàn)象，就沒有意識呢？ 許多人認為，構(gòu)成人類囊胚的微觀細胞集合是沒有感覺經(jīng)驗的。但隨著時間的推移，這些細胞會不斷增殖，慢慢變成一個 閱讀全文

摘要： 連接的重要意義--（二）創(chuàng)新的本質(zhì) 1. 創(chuàng)新的本質(zhì)是連接--技術(shù)發(fā)明，科學理論，數(shù)學皆是連接 布萊恩阿瑟在《技術(shù)的本質(zhì)》一書中提到，技術(shù)發(fā)明是一個聯(lián)通的時刻，是在問題與能夠解決的問題的原理之間完全的連接。對于發(fā)現(xiàn)者來講，這個洞見是如此完整，讓人覺得無意識之間各個部分已經(jīng)被組合完好，而且它一來大家就 閱讀全文