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论文阅读笔记——In-Context EditICEdit 论文阅读笔记指令图像编辑现有方法的局限：将编辑指令嵌入专为语境化编辑设计的生成提示中，构建如下提示模板：“a side-by-side image of the same {subject}: the left depicts the original {description}, while the right mirrors the left but applies {edit instruction}.” 分析 IC 提示下编辑指令对应的注意力图，发现待修改区域呈现更显著的激活值。借

PARSCALE：大语言模型的第三种扩展范式----->更多内容，请移步“鲁班秘笈”！！<-----随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为推动机器智能向通用人工智能（AGI）迈进的核心驱动力。然而，传统的模型扩展方法正面临着前所未有的挑战：参数扩展需要巨大的存储空间，推理时扩展则带来显著的时间成本。在这一背景下，最近有研究团队提出了一种全新的扩展范式——PARSCALE（并行扩展），为大语言模型的发展开辟了第三条道路。

阿里云大数据AI技术

DataWorks Copilot 集成 Qwen3-235B-A22B混合推理模型，AI 效能再升级！刚刚，阿里云一站式智能大数据开发治理平台 DataWorks 正式接入 Qwen3 模型，可支持235B最大尺寸。用户通过 DataWorks Copilot 智能助手即可调用该模型，通过自然语言交互完成多种代码操作，实现数据开发、数据分析的快速实现。

论文阅读笔记——Mixtral of ExpertsMixtral 8×7B 论文这个模型建立在 Mistral 7B 的架构上，但每层由8个前馈模块（即专家）组成。对于每个 token，路由网络在每层选择两个专家来处理当前状态并合并它们的输出。尽管每个 token 只能看到 2 个专家，但在每个时间步骤上选择的专家可以不同。因此虽然在推理过程中只能使用 13B 个活跃参数，但在访问过程中每个 token 可以访问 47B 个参数。

从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.1.1语言模型演进：从N-gram到Transformer👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路语言模型（Language Model）作为自然语言处理（NLP）领域的核心基础，其发展历程深刻影响着人工智能技术的演进。本章将系统解析语言模型从统计学习到深度学习的关键跃迁，并聚焦GPT系列模型的技术突破。

DeepSeek group-limited expert routing和负载均衡https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/inference/model.py

【DeepSeek论文精读】3. DeepSeekMoE：迈向混合专家语言模型的终极专业化欢迎关注[【AIGC论文精读】](https://blog.csdn.net/youcans/category_12321605.html）原创作品【DeepSeek论文精读】1. 从 DeepSeek LLM 到 DeepSeek R1 【DeepSeek论文精读】2. DeepSeek LLM：以长期主义扩展开源语言模型【DeepSeek论文精读】3. DeepSeekMoE：迈向混合专家语言模型的终极专业化【DeepSeek论文精读】4. DeepSeek-V2：强大、经济且高效的混合专家语言

稀疏混合专家架构语言模型（MoE）注：本文为 “稀疏混合专家架构语言模型（MoE）” 相关文章合辑。机器之心 2024年02月11日 12:21 河南

什么是稀疏 MoE？Doubao-1.5-pro 如何以少胜多？目前人工智能领域的大模型军备竞赛愈演愈烈，模型的参数量不断攀升，性能也随之水涨船高。然而，庞大的模型也带来了巨大的计算开销和部署难题，这让业界开始探索更加高效的模型架构。在这样的背景下，稀疏混合专家（Sparse Mixture of Experts，简称稀疏 MoE）架构脱颖而出，成为大模型发展的新宠儿。那么，什么是稀疏 MoE？它又有何神奇之处？它如何帮助大模型在性能和效率之间取得平衡？本文将为您揭开稀疏 MoE 的神秘面纱，并以字节跳动最新发布的 Doubao-1.5-pro 大模型为例，深入剖析其

&永恒的星河&

Hunyuan-Large：推动AI技术进步的下一代语言模型腾讯近期推出了基于Transformer架构的混合专家（MoE）模型——Hunyuan-Large（Hunyuan-MoE-A52B）。该模型目前是业界开源的最大MoE模型之一，拥有3890亿总参数和520亿激活参数，展示了极强的计算能力和资源优化优势。

在 LLM 架构中应用多专家模型本文转载自：在 LLM 架构中应用多专家模型 2024年 3月 14日 By Kyle Kranen and Vinh Nguyen https://developer.nvidia.cn/zh-cn/blog/applying-mixture-of-experts-in-llm-architectures/

LLM面面观之MoE根据本qiang~最新的趋势观察，基于MoE架构的开源大模型越来越多，比如马斯克的Grok-1(314B), Qwen1.5-MoE-A2.7B等，因此想探究一下MoE里面的部分细节。

MoE模型性能还能更上一层楼？一次QLoRA微调实践编者按：最近，混合专家(Mixture of Experts,MoE)这种模型设计策略展现出了卓越的语言理解能力，如何在此基础上进一步提升 MoE 模型的性能成为业界热点。

欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型最近，Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥！

混合专家模型 (MoE) 详解随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中，我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法，以及在推理过程中需要考量的各种因素。

LIMoE：使用MoE学习多个模态文章链接：Multimodal Contrastive Learning with LIMoE: the Language-Image Mixture of Experts