在这篇文章中，我将帮助你解开量子态隐形传输的神秘面纱，并在这里提供一些示例代码，你可以在IBM的Quantum Experience上运行，并可以查看它的实际运行情况。相关的专业名称已于百科链接，这将帮助你更好的理解。在本文中我将使用QISKit，这样以便下载并安装SDK。
2019年10月，谷歌的一项关于量子计算的研究登上了Nature封面。谷歌声称用53个量子比特的量子计算机Sycamore实现了quantum supremacy，引起了学界的广泛关注。论文中指出，他们的量子计算机用3分20秒完成了一项任务，而超级计算机Summit则需要1万年才能完成同样的任务，Sycamore 是完全可编程的、可以运行通用量子算法的量子计算机。不少行业专家称赞谷歌的这项研究是量子计算的里程碑式突破。
1994 年，任职于新泽西州贝尔实验室（Bell Labs）的数学家 Peter Shor 证实，量子计算机解决一些问题的速度较经典计算机呈现指数级的提升。但问题在于：这样的量子计算机能造出来吗？怀疑论者认为，量子态太「脆弱」了，环境将不可避免地混淆量子计算机中的信息，使其根本不成为量子。
大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor，它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数，帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
凭借其令人印象深刻的生成能力，大语言模型(LLM)被广泛应用于各个领域。公共LLM的API(例如GPT-4)和应用框架(例如Langchain)的广泛使用，结合开源的满足工业应用质量要求的LLM(例如Llama)，进一步提高了LLM的受欢迎程度。随着LLM越来越多地被用于复杂任务，许多应用程序通过使用包含至少数千个标记的长上下文LLM来增强它们的输入(即提示)。例如，某些上下文用领域知识文本补充用户提示，以便LLM可以使用LLM本身嵌入的信息之外的领域知识来生成响应。另一个例子是，一些上下文利用用户和LLM之间交互过程中积累的对话历史来补充用户提示。这种长上下文的趋势很好地反映在最近训练接受更长上下文输入的LLM的竞赛中，从ChatGPT中的2K Tokens到Claude中的100K(见图1)。虽然较短上下文输入能力的LLM仍然有用，但许多研究表明，较长的上下文输入通常有助于提高模型响应的质量和一致性。
一个普遍的误解是，量子计算机尚未准备好进行市场应用，并且该技术还需要很多年才能使用。在本文中，我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理， 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件：IBM研发的QISKit ，以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。在后续文章中，我们将讨论一些应用到机器学习中的程序，这些应用程序可供有好奇心的人使用。
卷积网络（convolutional network），也叫做卷积神经网络（convolutional neural network,CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据（可以认为是在时间轴桑有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看做二维的像素网格）。
我们先前介绍过一种名为Bitsquatting的攻击手法，这是一种超高端的钓鱼攻击：我们假定内存、CPU缓存由于环境，或者制造缺陷，产生内存的比特位翻转，就可能导致原本我们要访问某家网站，最终由于这种硬件错误，却访问了与这家网站域名相近的钓鱼站点。 这种听起来很玄幻的攻击其实不算新鲜，虽然看起来具有很强的不可控性，但实际还是可以人为触发其中的“硬件”漏洞。 这个漏洞名为Rowhammer，前两年就有人提出了，可能是有史以来最理想化的漏洞。由于其不可控性，很多人认为Rowhammer停留在理论阶段。 不过最近
人工智能方法在信号处理许多领域的普遍应用导致对底层神经网络（NN）的高效分配、训练、推理和存储的需求不断增加。为此，需要寻求有效的压缩方法，提供最小的编码率的同时，神经网络性能指标（例如分类精度）不会降低。
当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。
作者｜Chris Baraniuk 译者｜马可薇 策划 ｜Tina 地球遭受来自太阳及太阳系以外的亚原子粒子袭击会是导致我们手机和电脑小故障的原因，而随着技术发展微芯片越做越小，这种风险也在增加。 啪。她胸口的一处肌肉抽搐了一下。啪。又一下。Marie Moe 不仅能感觉到，甚至还能低头看到，就在她胸骨左侧的肌肉在明显地抽动，伴随着剧烈的心跳节奏而抽搐。这位网络安全研究员当时正在一架飞机上，离目的地阿姆斯特丹还有大约 20 分钟的旅程。她在恐慌中当即意识到是自己的心脏起搏器出了问题，这个植入她胸口
这些天无论是还是私信，很多人希望看到更多关于深度学习基础内容，这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。Tensorflow由Google开发，是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。 例如，如果您使用到了Google照片或Google语音搜索，那么您就间接使用了Tensorflow模型。它们在大型Google硬件集群上工作，在感知任务方面功能强大。
这两个内存条中，为什么一个是 8 个颗粒，另一个是 9 个颗粒呢？这个故事还要从比特翻转说起。
机器之心报道 编辑：杜伟、蛋酱 谷歌 CEO 皮查伊表示，「这项新突破让我们离大规模量子计算机更近了一步。」 谷歌量子 AI 团队又取得新进展！ 今日，谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊撰写博客，介绍了公司量子计算又向前迈了一大步。谷歌量子 AI 团队有史以来首次通过实验证明：可以通过增加量子比特的数量来减少错误。 我们知道，在量子计算中，量子比特是量子信息的基本单元，可以呈现出超越 0 和 1 的更丰富状态。谷歌今天的突破代表了操作量子计算机方式的重大转变 —— 不再一个一个地处理量子处理器上的物理量子比特，而
例题： 在给定一个的整型数组中，已知其中只有一种数出现了奇数次，其余数出现了偶数次。现在需要设计一个算法，来找到该出现了奇数次的数具体是多少。（限制时间复杂度为：O(N)，空间复杂度为：O(1)） 题解： 异或运算原理：
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。
随机接入点（RAPs）在视频娱乐应用中非常重要。它们指的是编码视频流中的特定点，观众可以在这些点开始播放，而不必等待整个码流加载。这个技术在调谐或切换频道的广播以及自适应流中尤为重要，在自适应流中，视频流通常被划分为较小的片段，并根据观众的带宽和设备能力动态传输。
大家肯定都知道，最近芯片的制程可谓越来越棒了，当前全球半导体最先进的制程已经发展到5nm了。
选自TensorFlow Blog 机器之心编译 参与：王淑婷、路 TensorFlow 近日发布 TensorFlow.js 版本 PoseNet，该版本 PoseNet 只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头，就可以直接在网页浏览器中进行体验。该模型源代码已开放，Javascript 开发者只需几行代码就可以修补和使用该技术。 通过与谷歌创意实验室合作，TensorFlow 近日发布了 TensorFlow.js 版的 PoseNet。这是一款机器学习模型，可以在浏览器中实时估计人体姿态。 模型 Demo
EMNLP 2019《Attention is Not Not Explanation》
NAACL 2019《Attention is Not Explanation》
不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框架和库提供更好的性能，帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈，包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能，NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试，这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录，展示了NVIDIA 平台的多功能性。
自2014年Bahdanau将Attention作为软对齐引入神经机器翻译以来，大量的自然语言处理工作都将其作为模型中一个提升性能的重要模块，大量的实验表明Attention机制是计算高效且效果显著的。随之而来的便是对其进行可解释性的探讨研究，一方面，人们希望能更好地了解其内在的机理来优化模型，另一方面，也有学者对其提出质疑。在此，作为SCIR实验室的准博士生，我基于自己对Attention机制的理解，写了这篇相关论文的心得笔记，希望能对各位读者有所启发，由于个人水平的限制，文中出现的谬误欢迎大家指正。
在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示（链接在文末）。
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
编译 | bluemin 编辑丨陈彩娴 1 抽象 计算思维以设计问题的抽象模型为中心，应用计算步骤和高效算法解决问题——这一概念不仅服务于计算机科学（CS），而且逐渐渗透到科学和日常生活中。 「抽象」（Abstraction）是计算思维的核心，也是本文的主题。「抽象」一直是计算机科学的重要概念，在向广大受众教授计算机知识时，对计算思维的强调更是突显了抽象的重要性。 在计算机科学中，抽象并不局限于物理现实，因此我们发现有用的抽象无处不在，例如「量子力学」。它有一种衍生的计算抽象，叫「量子电路」，从物理概念开始
大数据文摘转载自AI科技评论 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 计算思维以设计问题的抽象模型为中心，应用计算步骤和高效算法解决问题——这一概念不仅服务于计算机科学（CS），而且逐渐渗透到科学和日常生活中。 抽象 「抽象」（Abstraction）是计算思维的核心，也是本文的主题。「抽象」一直是计算机科学的重要概念，在向广大受众教授计算机知识时，对计算思维的强调更是突显了抽象的重要性。 在计算机科学中，抽象并不局限于物理现实，因此我们发现有用的抽象无处不在，例如「量子力学」。它有一种衍生的计算抽象，叫「量
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】继三年前实现「量子霸权」后，谷歌今天宣称，首次通过增加量子比特来降低计算错误率，创下第二个里程碑。 2019年，谷歌首次宣称实现量子霸权，创下首个里程碑。 3年之后，这家公司宣布已经达到通往构建大型量子计算机道路上的第二个关键里程碑（M2）。 即有史以来首次通过增加量子比特来降低计算错误率！ 官方博客称，量子纠错（QEC）通过多个物理量子比特，即「逻辑量子比特」，对信息进行编码。 这一方法被认为是大型量子计算机降低错误率来进行计算的唯一方法。 最
在未知或不断变化的网络条件下的操作一直是自适应比特率流媒体系统自 1990 年代诞生以来一直试图解决的最基本挑战之一。这个挑战今天仍然存在，尽管在某种程度上简化了设置，允许使用基于 HTTP 的自适应流 (HAS) 架构。在这样的架构中，网络适配逻辑驻留在流媒体客户端中，有效地驱动媒体流片段的选择和加载。在过去的十年中，已经提出了许多先进的方法来设计流选择算法。这包括基于吞吐量的方法、基于缓冲区级别的启发式、控制理论方法以及机器学习算法。
训练后量化方法使用简单，并且只需要少量未标记的校准集，因此引起了相当大的关注。在没有明显过拟合的情况下，这个小的数据集不能用于微调模型。相反，这些方法仅使用校准集来设置激活的动态范围。但是，当使用低于8位的格式时（除非在小型数据集上使用），此类方法始终会导致精度显着下降。本文旨在突破8位的障碍。为此，通过在校准集上优化每一层的参数，分别最小化每一层的量化误差。本文从实验角度证明这种方法：（1）与标准的微调方法相比，对过拟合的敏感度要低得多，并且即使在非常小的校准集上也可以使用；（2）比以前的方法（仅能设置激活的动态范围）更强大。此外，本文提出一种新颖的整数编程公式，在为每层精确分配位宽的同时，限制了精度的降低。最后，本文建议对全局统计信息进行模型调整，以纠正量化期间引入的偏差。这些方法结合在视觉和文本任务上取得了SOTA的结果。例如，在ResNet50上，实现了所有层权重和激活4-bit量化，且精度下降不到1％。
现场可编程门阵列（FPGA）可以实现任意数字逻辑，从微处理器到视频生成器或加密矿机，一应俱全。FPGA由许多逻辑模块组成，每个逻辑模块通常由触发器和逻辑功能以及连接逻辑模块的路由网络组成。FPGA的特殊之处在于它是可编程的硬件：您可以重新定义每个逻辑块及其之间的连接，用来构建复杂的数字电路，而无需物理上连接各个门和触发器，也不必花费设计专用集成电路的费用。
本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中，我们大多是以 PyTorch 为例，结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界（系列）都是不完美的，不单单因为 TensorFlow 本身的影响力，更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色，对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
H.264，同时也是MPEG-4第十部分，是由ITU-T视频编码专家组（VCEG）和ISO/IEC动态图像专家组（MPEG）联合组成的联合视频组（JVT，Joint Video Team）提出的高度压缩数字视频编解码器标准。
音频编解码器的用途是高效压缩音频以减少存储或网络带宽需求。理想情况下，音频编解码器应该对最终用户是透明的，让解码后的音频与原始音频无法从听觉层面区分开来，并避免编码 / 解码过程引入可感知的延迟。
遵循在最小化存储成本的约束下最大化主观质量的设计标准，本文提出了一种基于质量的比特率阶梯设计，用于 OTT 视频流服务。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
近年来，深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API，从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
视频传输延迟，尤其是在某些互动社交环境中，会严重影响用户的体验。Instagram多年来以降低视频上传延迟为重要指标，实现了多种优化策略。本文来自Instagram媒体基础设施团队软件工程师Ryan Peterman。
近日，深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Changes」。
一个图像可以视作一个二维矩阵。如果将色彩考虑进来，我们可以做出推广：将这个图像视作一个三维矩阵——多出来的维度用于储存色彩信息。
设计原则，是设计模式的内功心法，基本所有的设计模式都是基于设计原则进行的具体化，如果说设计模式是如何操作的话，那么设计原则就是为何这么做的基石，因此，只要我们能充分理解设计原则，那么在此基础上，对设计模式就能更好的理解，甚至能自己设计出一种设计模式来。
这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示例中体现出来的。代码：https://github.com/missinglinkai/common-nn-mistakes
这个类是做什么用的？通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。比如进行旋转，变形，归一化等等。
本文将从可视化量子编程软件界面可视化、操作便捷性、易用性等方面分析IBM Quantum Composer、QCEngine、Qin的量子电路绘制功能。
——近日，微软联合Quantinuum，向全世界展示了有史以来最可靠的逻辑量子比特。
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