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Baihai_IDP - 面向 LLM 的 GPU 系統工程方法論

編者按: 我們今天為大家帶來的文章,作者的觀點是:GPU 工程的核心不在於手寫內核的能力,而在於構建系統設計思維 —— 理解從模型定義到硬件層的完整技術棧如何協同工作。 作者提出了一個五層漸進式調試框架:從模型定義(Model Definition)入手,識別計算與內存瓶頸;進入並行化(Parallelization)階段,解決多卡同步問題;深入運行時編排(Runtime Orchestra

觀點 , llm , 知識 , 人工智能 , 深度學習

超神經HyperAI - 30分鐘內輸出結果,新加坡國立大學/MIT等基於SVM構建微生物污染檢測模型

細胞治療產品 (CTP) 作為先進治療藥物 (ATMPs) 的重要組成部分,正為罕見病和疑難雜症患者帶來希望。然而,其生產過程極易受到微生物的侵擾,微生物污染始終如陰霾般籠罩着這束希望之光。傳統的無菌檢測方法,如沿用半個世紀的 USP 71(美國藥典第 71 章記錄的無菌檢測法),在面對精準醫療的新需求時顯得力不從心:長達兩週的培養週期、繁瑣的預處理步驟、依賴主觀判斷的渾濁度觀察,不僅嚴重滯後於細

論文 , 學習 , 算法 , 人工智能 , 模型

OpenBayes - 教程上新丨MIT等推出BindCraft,直接調用AF2,實現蛋白質結合體的智能化設計

在生命體系中,蛋白質很少單獨發揮其生物學功能,而是依賴於蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)來執行復雜的生物學過程。因此,設計能夠特異性靶向和調控 PPI 的蛋白質結合物具有巨大的治療和生物技術潛力。 然而,傳統的蛋白質結合物生成方法,例如免疫接種、抗體庫篩選或定向進化,通常費力費時,並且對靶位的控制有限。 計算蛋白質設計提供了一種強大的替代方案,能夠根據特定靶標和結合位點定製結合物。而早期計算方法(

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

飛天鑄幣 - mybastis動態sql解析異常

今天練習項目的時候爆了一個錯誤 它爆的錯誤我不認識,所有我想自己先找找看,但是找了好久還沒發現,於是乎問了一下deep seek,它告訴我這個錯誤是MyBatis的OGNL表達式解析異常,就是説在解析動態SQL語言中遇到了一個感嘆號,於是乎,我猜應該是mapper映射文件中的動態SQL寫錯了,找了一下還真是,附上粗心的代碼 在查詢語句的時候,由於粗心少些了一個=號就變成

springboot , JAVA , Mybatis

xuxueli - XXL-JOB v3.2.0 | 分佈式任務調度平台

Release Notes 1、【強化】AI任務(ollamaJobHandler)優化:針對 “model” 模型配置信息,從執行器側文件類配置調整至調度中心“任務參數”動態配置,支持集成多模型、並結合任務動態配置切換。 2、【安全】登錄認證重構:密碼加密算法從Md5改為Sha256;登錄態改為登錄後動態隨機生成;提升系統安全性;(需要針對用户表進行字段調整,同時需要重新初始化密碼信

任務調度 , JAVA , 分佈式

codecraft - 聊聊redisson的lockWatchdogTimeout

序 本文主要研究一下redisson的lockWatchdogTimeout lockWatchdogTimeout redisson/src/main/java/org/redisson/config/Config.java private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000; /** * This parameter is o

緩存