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汉熵通信hr 18小时前

北京/汉熵通信，技术招募，算法工程师

公司介绍汉熵通信简介汉熵通信有限公司（China Entropy Co., Ltd.简称：汉熵通信）是拥有自主知识产权的工业物联网整体解决方案提供商和运营商。公司专注于物联网核心芯片、无线通信设备和人工智能大数据平台的设计、研发与应用，是由国内专家领衔掌握物联网和大数据领域自主核心技术的高新技术企业。汉熵通信致力于应用先进的信息通信（ICT）、物联网（M2M & IoT）和数据技术（DT）激活传统工业过程，紧密结合重点行业需求，最先提出“智能互联”解决方案和完整的“一张网+九朵

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OneFlow深度学习框架 23小时前

#一种简单、快速、灵活的无限宽神经网络矩阵补全框架# 矩阵补全问题出现在许多应用中，包括推荐系统、计算机视觉等。越来越大的神经网络已经在许多这些应用中取得成功，但计算成本相当高。值得注意的是，将神经网络的宽度扩展到无穷大可以提高计算性能。在这项工作中，研究人员为矩阵补全开发了一个无限宽的#神经网络框架# ，简单、快速且灵活。简单和速度来自神经网络的无限宽限制和神经切线核 (NTK) 的内核之间的联系。特别地，研究人员推导出了用于矩阵补全的全连接和卷积神经网络的 NTK。灵活性源于先验特征，这允许编码目标矩阵坐标之间的关系，类似于半监督学习。链接：https://arxiv.org/abs/2108.00131

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OneFlow深度学习框架 23小时前

#用于少样本开放世界识别的贝叶斯嵌入# 随着自主决策智能体从狭窄的操作环境转移到非结构化世界，学习系统必须从封闭世界的公式转移到开放世界和少样本环境，在这种环境中，智能体不断地从少量信息中学习新类别。这与现代#机器学习系统# 形成鲜明对比，现代机器学习系统通常设计有一组已知的类别集合和每个类的大量示例。在这项工作中，研究人员将基于嵌入的少样本学习算法扩展到开放世界识别设置。他们将贝叶斯非参数类先验与基于嵌入的预训练方案相结合，以形成高度灵活的框架。链接：https://arxiv.org/pdf/2107.13682.pdf

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OneFlow深度学习框架 4天前

#用Python进行模型推理# 当模型用于推理时，通常需要从Python中提取TensorFlow图或TorchScript程序，以满足性能和封装限制，但提取过程可能很耗时，阻碍了原型的快速制作。研究人员展示了如何在Python中执行推理以满足性能和封装限制，他们提出了一种在单个进程中使用多个Python解释器来实现可扩展推理的方法，并为包含本地Python代码和数据的模型描述了一种新的容器格式。这种方法通过消除模型提取步骤简化了模型部署过程，并使得集成现有性能增强的Python库变得更加容易。链接：https://arxiv.org/abs/2104.00254

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OneFlow深度学习框架 5天前

#一行代码支持Transformers的推理并行# Parallelformers是一个用于部署的高效模型并行化工具包，能用1行代码支持Huggingface Transformers的70个模型中的68个进行推理并行。Parallelformers解决了DeepSpeed-Inference 中的许多问题，能轻松地将大型模型部署到Web 服务器，将部署成本降低3-5倍。链接：github.com/tunib-ai/parallelformers

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OneFlow深度学习框架 5天前

#分布式机器学习论文汇总# 该链接汇总了从深度学习到#超大规模模型#的分布式方法论文。其中有许多不同的策略可以跨多个设备进行训练，包括数据并行和模型并行，以及混合并行、自动并行和分布式通信。https://paperswithcode.com/methods/category/distributed-methods?continueFlag=1a41c20db7f3cbd091f4941a0f1d9305

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OneFlow深度学习框架 8天前

#业界观点# 在阿里PAI团队林伟发布的《关于深度学习框架的一些见解》一文中，他将深度学习框架划分为系统派和算法派两大派别，并详细分析了它们的区别和融合，此外，他还从设计理念出发，分析了原有深度学习框架面临的挑战以及新一代深度学习框架的优势。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/375634204

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OneFlow深度学习框架 8天前

#DataFrame# 是一个用于统计、金融和机器学习分析的C++库，以高效且可扩展的 C++ 实现了所有Pandas/R data.frame功能。它具有数据切片、分组等功能，以及丰富的统计、金融和ML算法集合。此外，还能以访问者的形式添加自定义算法，就像是提供了一个完整的C++模型研究/开发“框架”。github.com/hosseinmoein/DataFrame

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OneFlow深度学习框架 9天前

Apple的机器学习研究团队开发了一个#无代码人工智能平台Trinity#，旨在使机器学习研究人员和地理空间领域的领域专家能够对不同的信号或数据集进行试验，以解决诸如周围世界日常出现的复杂问题。通过转换复杂的时空数据集，该平台可以使用标准的#深度学习模型#（如卷积神经网络）使得解决各种问题成为可能。它通过标准化模型构建和部署实现快速原型设计、快速实验并缩短生产时间。在论文中，他们展示了 Trinity背后的动机及其设计，并展示了示例应用程序。论文：https://arxiv.org/pdf/2106.11756.pdf

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OneFlow深度学习框架 07-23

#神经架构搜索# (NAS) 近来在计算机视觉方面提供了有前景的结果，尤其是需要在不同资源和平台限制下寻找定制化模型时。其中，#Vanilla NAS#使用搜索技术来探索搜索空间并通过从头开始训练来评估新架构，但其计算成本非常高；所以研究人员通常会使用单样本（one-shot）NAS，用超网大幅降低计算成本。超网能够在搜索空间中近似神经架构的准确性，无需从头开始训练。但它的搜索可能会受到来自超网的不准确预测的阻碍，很难确定合适的架构。 #Facebook AI提出少样本NAS# ，是一种将Vanilla NAS的准确网络排名与单样本NAS的速度和最低计算成本相结合的新方法。少样本NAS使任何用户都可使用少量GPU为他们的任务快速设计一个强大的定制模型。研究表明，它能有效设计包括CNN、GAN的许多SOTA模型，可以提高使用AttentiveNAS和AlphaNet等超网的各种NAS算法的搜索效率。论文：https://arxiv.org/pdf/2006.06863.pdf；代码：github.com/facebookresearch/LaMCTS

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OneFlow深度学习框架 07-23

#结构化剪枝#是将深度神经网络 (DNN) 部署到资源受限设备上的常用技术。然而，现有的剪枝方法通常是启发式的、特定任务式的，并且需要额外的fine-tuning过程。微软、浙江大学、约翰霍普金斯大学等组成的华人研究团队最近提出了 Only-Train-Once (OTO)，这是一个单样本（one-shot） DNN 训练和剪枝框架，无需进行fine-tuning，就可以从一个完整的heavy模型中生成一个轻量级架构，同时保持高性能。论文：https://arxiv.org/pdf/2107.07467.pdf

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OneFlow深度学习框架 07-21

#Facebook# 人工智能研究团队开发了一种新的#计算机视觉模型ConViT#。ConViT系统结合了CNNs模型和基于Transformer模型的优势，并克服了每种方法自身的一些重要局限性。通过利用这两种技术，该视觉系统尤其在低数据级别优于现有架构，同时在大数据集方面能实现相似的性能，更重要是不会牺牲准确性或速度。论文：https://arxiv.org/pdf/2103.10697.pdf；代码：github.com/facebookresearch/convit

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OneFlow_Official 07-21

动态调度的“诅咒”| 原有深度学习框架的缺陷③

为什么要重新设计一个像OneFlow这样的分布式深度学习框架？一个显而易见的出发点是，我们看到了原有的主流深度学习框架的本质不足。尤其在抽象层面和API层面，它们的设计有种种不足，导致开...

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OneFlow_Official 07-21

“OneFlow U” 成诚：应届生是如何在OneFlow中芜湖起飞的？

成诚，2019年清华大学软件工程硕士，在2017年通过OneFlow实习项目加入公司，是公司的第5号员工。现在，毕业2年的他已经成为OneFlow深度学习框架开发组的负责人之一。这是一个在...

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OneFlow_Official 07-21

一个Job在OneFlow中的执行过程—下篇

本文为《一个Job在OneFlow中的执行过程》系列文章的下篇，也是最后一篇。在之前的文章《一个Job在OneFlow中的执行过程—上篇》中，从bottom up的角度，简单讲解了一个Jo...

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