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加速算法

告别过平滑!浙大团队提出Rankformer:直接优化排序的Transformer架构

上午8时 2025/05/17 作者 PaperWeekly

研究团队提出基于图Transformer架构的Rankformer推荐模型,该模型专注于排序目标设计,通过模拟梯度下降过程优化表征,聚合全局信息并利用正负样本信号提升推荐精度。

分类 大模型、 学术 标签 4.48%、 Rankformer、 全局注意力、 加速算法、 图Transformer、 梯度下降 发表评论

AMD GPU性能暴涨7倍,优化算法首次开源!高效MoE支持任意专家数量

下午4时 2025/04/03 作者 新智元

PERT_NUMBER==256),并积极利用共享内存(5kB LDS)和寄存器(52 VGPRs,

分类 资讯 标签 CUDA平台、 MI300X、 加速算法、 深度学习模型、 混合专家架构、 王翼 发表评论

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