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关于变压器的论文新上映_关于变压器的论文3000字(2024年12月抢先看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关于变压器的论文

M1芯片揭秘：AI布局在 Ben Bajarin 和 Jay Goldberg 的 Circuit 播客中，最新一集节目采访了 Apple 高管 Tom Boger 和 Tim Millet，深入探讨了 Apple 芯片和人工智能之间的联系。神经引擎的起源可以追溯到 2017 年，当时它作为 Apple 计算摄影的一部分被引入。然而，这个引擎为 Apple 在人工智能领域的发展奠定了基础。以下是与 2017 年为 M1 设备上的 AI 决策相关的关键摘录： 2017 年，我们推出了神经引擎，但同年还发表了一篇名为《Attention is All You Need》的论文，这篇论文催生了变压器网络。我们的团队在 2017 年读过这篇论文后，意识到它可能非常有趣。我们需要确保我们能做到这一点。因此，我们从一开始就着手重新设计我们的神经引擎，直到 2020 年，当我们将 M1 芯片过渡至 Apple Silicon 时，我们就能运行这些网络。这意味着我们在发布 Apple Intelligence 时，可以承诺说，我们可以在所有运行 Apple Silicon 的 Mac 上做到这一点。虽然 Apple Intelligence 在 2017 年还不存在，但 Apple 的硅谷团队立即对神经引擎进行了更改，才使得 2020 年的 Mac 能够运行新软件。这段历史表明，Apple 早在 2017 年就已经开始在人工智能领域进行布局，而 M1 芯片只是这个布局的一部分。

大型语言模型与计算机视觉的融合研究进展近年来，大型语言模型（LLM）和计算机视觉（CV）的交叉研究成为人工智能（AI）领域的一大亮点。随着Transformer在自然语言处理（NLP）和CV中的广泛应用，了解其演变和潜在改进至关重要。这篇调查论文深入研究了Transformer及其后续模型的最新进展，强调了它们在视觉变压器（ViT）和LLM方面的巨大潜力。通过比较分析，论文列出了几个领先的付费和开源LLM的性能指标，阐明了它们的优势和需要改进的领域。此外，还探讨了如何使用LLM来解决与视觉相关的任务。该调查还提供了用于训练LLM的数据集的全面集合，深入分析了可用于LLM的各种预训练和下游任务的数据。最后，论文突出了该领域的开放方向，提出了未来研究和开发的潜在场所。这项调查旨在强调LLM在CV上的深刻交集，从而开启集成和先进AI模型的新时代。

关于赵忠贤，有你不知道的10个冷知识： 1. 赵忠贤是中国超导领域的先锋，他在1990年代发现了温度高达164K的高温超导材料，而一般的超导体需要在零下200摄氏度左右才能发挥作用，这项发现打破了当时世界纪录。 2. 他曾在1996年领导团队研制出一个重量只有几克的超导薄膜，但它的承重能力却达到了5公斤，显示了超导体在未来工业中的潜力。 3. 赵忠贤的研究生涯长达50多年，发表了超过200篇科研论文，其中有30多篇被全球顶尖期刊《Nature》和《Science》引用，说明他在国际学术界的影响力非凡。 4. 在1979年，他提出了用液氮冷却超导体的方法，这比原先使用的液氦要便宜100倍，使得超导技术的成本大幅下降，进一步推动了超导技术的普及。 5. 他还发明了一种超导磁悬浮技术，这种技术可以让列车悬浮在轨道上减少摩擦，据称速度可达到600公里每小时，未来或将广泛应用于高速列车。 6. 赵忠贤是中国科学院的双料院士，不仅是物理学的院士，还被选为中国工程院院士，在全国仅有不到50位学者同时拥有这两种荣誉。 7. 在2017年，他获得了中国科学技术的最高荣誉“国家最高科学技术奖”，这一奖项当时全国仅有29位科学家获得过，充分肯定了他在超导领域的杰出贡献。 8. 赵忠贤培养了超过60位博士生和硕士生，其中有12人成为了院士或大学教授，推动了超导领域的新生代力量发展。 9. 他对科研的执着从不松懈，即便在70多岁的时候，依旧每天花8个小时在实验室里，常常是夜里10点才离开，比一些年轻人还要投入。 10. 他参与的超导应用项目曾为中国节省了约20亿人民币的能源成本，这些节约主要来自于超导电缆和变压器在城市电力系统中的广泛应用。

“Transformers 中什么是最重要的？”是一篇有趣的论文 (网页链接)，它发现实际上可以删除 LLM 中一半的注意力层（如 Llama），而不会明显降低建模性能。这个概念相对简单。作者删除了注意力层、MLP 层或整个 transformer 块： - 移除整个变压器块会导致性能显著下降。 - 删除 MLP 层会导致性能显著下降。 - 删除注意层几乎不会导致性能下降！在 Llama 2 70B 中，即使删除一半的注意力层（这会带来 48% 的加速），模型基准也只下降了 2.4%。作者最近还在论文中添加了 Llama 3 的结果，结果类似。注意层不是随机移除的，而是基于余弦的相似度得分：如果输入和输出非常相似，则该层是多余的，可以被移除。这是一个非常有趣的结果，并且可以与各种模型压缩技术（如修剪和量化）相结合以产生复合效果。此外，这些层是一次性移除的（而不是迭代方式），移除后不需要（重新）训练。然而，移除后重新训练模型甚至可能恢复部分损失的性能。总的来说，这是一项非常简单但非常有趣的研究。看起来，在较大的架构中可能存在大量计算冗余。不过，这项研究的一个重大警告是，重点主要放在学术基准（HellaSwag、MMLU 等）上。目前尚不清楚这些模型在衡量对话性能的基准上表现如何。

注意力机制：深度学习的革命性突破 𐟚€ 注意力机制在2017年的一篇论文《Attention is All You Need》中首次亮相，介绍了变压器（Transformer）模型。这个模型几乎完全依赖于注意力机制，彻底改变了自然语言处理等领域，催生了像GPT和BERT这样的先进模型。注意力机制的核心思想是让模型在处理输入数据时能够有选择性地关注特定部分。这就像人类在处理信息时，会选择性地将注意力集中在某些细节上，以更好地理解和响应外界。注意力机制的工作原理和使用方式语境相关性 𐟌 注意力机制允许模型对输入的不同部分赋予不同的权重。在语言处理中，这帮助模型在翻译句子或回答问题时更多地关注相关词汇。提高性能 𐟚€ 通过专注于输入数据的重要部分，模型可以提高其准确性和效率。这在像机器翻译这样的任务中特别有用，因为词汇的相关性可能根据上下文而变化。序列到序列模型 𐟓œ 注意力机制在序列到序列的模型中广泛使用。在机器翻译中，模型学会在生成输出句子的每个单词时注意输入句子的特定部分。处理长序列 𐟌€ 传统的神经网络可能因为其记忆容量有限而难以处理长序列。注意力机制通过允许模型“记住”并专注于输入的相关部分来帮助解决这个问题，无论序列长度如何。变压器架构 𐟏—️ 注意力机制最显著的应用是在变压器（Transformer）架构中，这一架构是像GPT（生成预训练变压器）和BERT（双向编码器表示变压器）这样的模型的基础。变压器完全依赖注意力机制，无需递归层。自注意力 𐟌Ÿ 在像变压器这样的模型中，自注意力允许输入序列中的每个位置都关注到序列前一层的所有位置，显著提高了上下文理解能力。应用领域 𐟌 除了语言处理之外，注意力机制还用于图像识别、语音识别以及其他需要模型专注于数据特定部分的领域。注意力机制是深度学习的一项突破，为模型提供了一种选择性地专注于其输入的特定部分的方式，增强了它们理解和生成类人类语言、识别图像等的能力。

𐟓应收账款管理研究论文攻略 𐟎“写好应收账款管理研究论文，这样做就对了！ 𐟔选题目的：首先，要明确你的研究目的，即为什么要选择这个题目。详细阐述应收账款管理的重要性，以及你的研究将如何贡献于这一领域。 𐟓–理论意义：在论文中，展示你的研究在理论上的创新和价值。解释你的研究如何扩展或深化对应收账款管理的理解。 𐟌国内外研究现状：对比并分析国内外在应收账款管理方面的研究进展。了解前人的研究成果，为你的研究提供基础。 𐟓š应收账款理论：在这一部分，你需要明确应收账款的定义、特点及其在企业运营中的作用。深入探讨应收账款管理问题的根源。 𐟏�ˆ例分析：以某某变压器厂为例，详细描述其应收账款管理的现状。通过财务报表等数据，深入分析管理不善的原因。 𐟒ᦔ𙨿›措施：针对存在的问题，提出具体的改进措施。这包括加强企业内部控制、建立完善的信用管理制度、应收账款监控体系，以及合理的催收程序和方法。 𐟎‰结语：总结你的研究成果，强调研究的实践意义。让读者明白你的研究如何影响或改进应收账款管理的实践。 𐟙Œ致谢：感谢在论文写作过程中给予你帮助和支持的人或机构。 𐟓š参考文献：列出你论文中引用的所有文献，确保学术规范。遵循这个攻略，你的应收账款管理研究论文定能大放异彩！𐟌Ÿ

教科书数据，训练新模型！ 𐟓š 论文名称：《Textbooks Are All You Need》 𐟔 探索内容：这篇论文介绍了一种新的大型语言模型——phi-1，它的参数仅为1.3B，训练时间仅需4天，使用8个A100 GPU。phi-1的训练数据主要来自网络上的“教科书质量”数据（6B代币）和GPT-3.5生成的合成数据（1B代币）。尽管规模较小，但phi-1在HumanEval上的pass@1准确率为50.6%，在MBPP上为55.5%，显示出惊人的涌现能力。 𐟒ᠤ𘎰hi-1-base和phi-1-small的对比： phi-1-base是一个较大的模型，参数为350M，在HumanEval上的准确率为45%。与phi-1相比，phi-1-small显示出更好的性能。 𐟓ˆ 缩放定律的探索：过去十年，训练大型人工神经网络的进展显著，特别是在发现变压器架构后。然而，背后的科学原理仍有限。围绕变形金刚的推出，即性能随着计算量的增加或网络规模的扩大而提高的现象——现在称为缩放定律。 𐟔젦•𐦍詇的影响：通过探索不同轴上的数据质量改进，例如数据清理，可以产生其他附带的好处，如较小的数据集或允许对数据进行更多传递。提高数据质量可以极大地改变缩放定律，可能允许以更精简的方式匹配大型模型的性能。 𐟌🠧Ž異ƒ成本的考虑：这项工作超越了最初的尝试，展示了高质量的数据甚至可以改善大型语言模型的SOTA，同时大大减少数据集大小和训练计算。重要的是，需要较少训练的较小模型可以显著降低环境成本。

硬件工程师必读：磁性器件设计指南 𐟔 前不久，我刚结束了注册电气工程师（发输变电）的考试，虽然结果还未揭晓，但整个备考过程让我深刻体会到，考证的难度不仅在于知识的掌握，更在于时间和精力的分配。𐟕𐯸 𐟓š 对于硬件工程师来说，磁性器件是一个不可或缺的部分。在EMC（电磁兼容性）方面，辐射传导等问题经常与磁性器件打交道。然而，磁性器件的设计，尤其是Buck、Boost等功率电感以及变压器设计，被认为是最具挑战性的部分。𐟔犊𐟓– 我推荐给大家的是赵修科主编的《开关电源中的磁性器件》。这本书从磁性器件的基础理论到设计方法，再到各种损耗的计算，都进行了详尽的讲解。虽然内容从浅入深，但需要读者花费一定的时间和精力去深入理解和消化。𐟓š 𐟓š 我平时会在深圳图书馆的知网上免费下载论文。如果你注册了读者账号，就可以通过这个平台免费下载各种文献。不过，需要注意的是，有些论文内容可能有误，因此需要仔细审阅。𐟔 𐟓 总结一下：《开关电源中的磁性器件》 - 赵修科深圳图书馆 - 知网免费论文下载

特朗普政绩再添一笔！亲叔叔约翰ⷧ‰𙦜—普，是中国造原子弹的功臣. 提起特朗普家族，大伙脑袋里蹦出的多是花边八卦、金融纠葛，特朗普当总统那阵，更是闹了不少让人啼笑皆非的事儿。可谁能想到，他家有段隐秘过往，竟和咱中国成功造出原子弹紧密相连，其“功臣”角色，还是特朗普的叔叔约翰ⷧ‰𙦜—普呢，是不是惊掉下巴？且听我细细道来。特朗普家族发迹，得从爷爷弗雷德里克ⷧ‰𙦜—普讲起，1869 年，他瞅准克朗代克淘金热，在淘金者必经处开旅馆、餐馆，挖到第一桶金。老爸弗雷德ⷧ‰𙦜—普继承商业脑瓜，深耕纽约房地产，成地产大亨。而叔叔约翰ⷧ‰𙦜—普却特立独行，对赚钱买卖无感，一心痴迷科学，一头扎进物理世界，考上麻省理工学院，开启别样科研人生。在麻省理工，约翰堪称科研“大神”，发明旋转变压器、改进 X 射线机，钻研癌症治疗新招，论文频出、专利在手，是校园里备受尊崇的教授。此时，远在大洋彼岸的中国，有位核物理先驱赵忠尧，1934 年就在清华园开讲国内首门核物理课，两年后创办首个核物理实验室，自行设计仪器、带学生探索，夯实中国核研究根基。 1937 年抗战爆发，赵忠尧冒炮火护设备资料，转移至西南联大。之后赴美深造，在加州理工参与正电子发现，虽因“学生身份”未署名报告，可实力有目共睹。1945 年，经费见底、学业濒危的赵忠尧，在学术会上结识约翰ⷧ‰𙦜—普，两个核物理“痴人”一拍即合，友谊迅速升温。约翰仗义出手，向麻省理工力荐，帮赵忠尧谋得带薪助理位，解其燃眉之急。二人携手组装当时顶尖的静电加速器，在科研圈声名大噪。可新中国成立，赵忠尧心向祖国，毅然决定归国。约翰虽不舍，却全力支持，送珍贵资料，助老友回国效力。但归程荆棘丛生，美国政府以“涉密”为由审查扣留数月，日本盟军又扣“共产党嫌疑”帽子关押，好在多方周旋，1951 年，赵忠尧踏上故土。回国后，他马不停蹄，建研究所、造加速器，培育大批核物理栋梁。1964 年，中国首颗原子弹炸响，背后有他多年心血。直至 2000 年，98 岁的赵忠尧离世，一生追科学、谋和平。如今核扩散阴霾不散，回顾这段跨国科研情谊，赵忠尧精神熠熠生辉，国际合作维护和平之路，亟待我们坚定走下去。大伙对这段奇妙故事咋看，欢迎畅聊！

Yoga14S新宠！GaN电源比拼作为一个研究生，笔记本电脑对我来说简直是命根子，外接显示器、鼠标、键盘是标配。去年我入手了ThinkPlus的便携商务鼠标和ThinkVision X24q显示器。鼠标超级静音，深夜使用也不会打扰到别人；23.8英寸的显示器看文献刚刚好，2K屏幕非常清晰，写论文完全够用。自从用了这些Think的产品，我对它们的品质爱不释手。今年我买了Yoga 14S笔记本（学生党入手过万的ThinkPad X1压力太大，只能等工作了再换碳纤维小红点）。虽然Yoga 14S自带的充电器比老电脑的小巧了很多，但为了出差方便，我还是决定找一款更便携的充电器。在选择时，我考虑了Yoga电源和口红电源，以下是它们的对比： ThinkPlus GaN 65W电源（129元）：充电头尺寸为31.331.364.8mm，重量为93g。 YOGA 65W电源适配器（199元）：充电头尺寸为50.850.628.2mm，重量为122g。因为对Think的产品情有独钟，再加上口红电源更轻更小，我最终选择了氮化镓口红电源。下面是ThinkPlus GaN 65W电源和YOGA 14S原装电源的对比：收纳效果和大小：自带充电器只有Type C口一端可以缠绕，3脚到变压器的线凌乱。而口红电源的数据线可以全部缠绕，大小对比图中表现明显。重量：任何只考虑充电头重量的做法都不切实际，毕竟谁出门只拿着充电头呢？使用家中量兔粮重量的电子秤称重，自带电源总体306g，口红电源总体146.6g，口红电源重量小于自带电源重量的一半。与14S搭配使用：两个充电口都可以用，非常方便。总的来说，ThinkPlus GaN 65W电源在收纳效果、重量和与笔记本的兼容性上都表现出了优势。如果你也在寻找一款便携的充电器，不妨考虑一下这款产品。

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