MOE 第2页

STM32F407-14.3.10-表73具有有断路功能的互补通道OCx和OCxN的输出控制位-00x01

如上表所示，MOE=0，OSSI=0，CCxE=0，CCxNE=1时，OCx与OCxN的输出状态取决于GPIO端口上下拉状态。

weixin_43420126·2024-01-04 05:35

STM32F407-14.3.10-表73具有有断路功能的互补通道OCx和OCxN的输出控制位-01x01

如上表所示，MOE=0，OSSI=1，CCxE=0，CCxNE=1时，如下框图OISx与CCxP异或，OISxN与CC1NP异或，然后相与后决定OCx与OCxN的输出是否相对于OISx与OISxN取反。

weixin_43420126·2024-01-04 05:03

混合专家模型 (MoE) 详解

随着Mixtral8x7B(announcement,modelcard)的推出，一种称为混合专家模型(MixedExpertModels，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。让我们开始吧！简短总结混合专家模型(MoEs):与稠密模型相比，预训练速度更快与具有相同参

工业甲酰苯胺·2023-12-29 22:46

Pika全球开放使用；字节版GPTs免费不限量；大模型应用知识地图；MoE深度好文；2024年AIGC发展轨迹；李飞飞最新自传 | ShowMeAI日报

日报&周刊合集|生产力工具与行业应用大全|点赞关注评论拜托啦！终于！AI视频生成平台Pika面向所有用户开放网页端https://twitter.com/pika_labsPika营销很猛，讲述的「使用AI冲击腐朽且庞大的影视剧产业链」这个故事，得到了资本市场的认可，融资过程也非常顺利影视领域的TikTok，未来可期啊~12月26日，Pika官方账号发帖宣布「面向所有用户开放网页端使用权限」，也就

ShowMeAI·2023-12-29 15:32

STM32F407-14.3.10-表73具有有断路功能的互补通道OCx和OCxN的输出控制位-1x101

如上表所示，MOE=1，OSSR=1，CCxE=0，CCxNE=1时，OCx输出状态只取决于极性选择（CCxP），OCxN端口的输出状态取决于OCx_REF与极性选择（CCxP）。

weixin_43420126·2023-12-29 07:16

STM32F407-14.3.10-表73具有有断路功能的互补通道OCx和OCxN的输出控制位-1x010

如上表所示，MOE=1，OSSR=0，CCxE=1，CCxNE=0时，OCx输出状态取决于OCx_REF与极性选择（CCxP），OCxN输出状态取决于GPIO端口上下拉状态。

weixin_43420126·2023-12-29 07:15

STM32F407-14.3.10-表73具有有断路功能的互补通道OCx和OCxN的输出控制位-1x001

如上表所示，MOE=1，OSSR=0，CCxE=0，CCxNE=1时，OCx输出状态取决于GPIO端口上下拉状态，OCxN输出状态取决于OCx_REF与极性选择（CCxNP）。

weixin_43420126·2023-12-29 07:45

STM32F407-14.3.10-表73具有有断路功能的互补通道OCx和OCxN的输出控制位-1x000-1x111（总结）

基于表73中，主输出使能（MOE=1）的8种OCx与OCxN的输出状态及波形图，已经单独整理输出8篇文章，方便需要时单独回查。

weixin_43420126·2023-12-29 07:28

MistralAI开源全球首个（可能）基于MoE（Mixture of Experts）技术的大模型：预训练下载链接全球直发，但实测表现似乎一般！

本文来自DataLearnerAI官方网站：MistralAI开源全球首个（可能）基于MoE（MixtureofExperts）技术的大模型：预训练下载链接全球直发，但实测表现似乎一般！

数据学习（Datalearner）·2023-12-25 07:47

极智一周 | MoE、FlashAttention、PTQ、MI300禁令、H100利润空间、戴口罩检测 And so on

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多技术分享大家好，我是极智视界，带来本周的[极智一周]，关键词：MoE、FlashAttention、PTQ、MI300禁令、H100利润空间、戴口罩检测Andsoon

极智视界·2023-12-24 21:19

STM32F407-14.3.10-02PWM模式_捕获比较互补通道输出波形-1x000

如上表所示，MOE=1，OSSR=0，CCxE=0，CCxNE=0时，OCx与OCxN的输出状态取决于GPIO端口上下拉状态。

weixin_43420126·2023-12-23 22:53

STM32F407-14.3.12-01使用断路功能

使用断路功能使用断路功能时，根据其它控制位（TIMx_BDTR寄存器中的MOE⑨、OSSI⑪和OSSR⑩位以及TIMx_CR2寄存器中的OISx⑰和OISxN⑱位）修改输出使能信号和无效电平。

weixin_43420126·2023-12-23 22:22

STM32F407-14.3.10-03PWM模式_捕获比较互补通道输出波形-1x100

如上表所示，MOE=1，OSSR=1，CCxE=0，CCxNE=0时，OCx与OCxN对应端口的输出状态取决于GPIO端口上下拉状态。

weixin_43420126·2023-12-23 22:47

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

大模型的发展已经到了一个瓶颈期，包括被业内所诟病的罔顾事实而产生的“幻觉”问题、深层次的逻辑理解能力、数学推理能力等，想要解决这些问题就不得不继续增加模型的复杂度。随着不同应用场景的实际需求，大模型的参数会变得越来越大，复杂性和规模不断的增加，尤其是在多模态大模型的开发中，每个数据集可能完全不同，有来自文本的数据、图像的数据、语音的数据等，包含不同的模式，特征和标注之间的关系可能也大有不同，这不但

深度人工智能·2023-12-23 14:53

谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！Mixtral MoE 8x7B！！！

文章目录谁会成为第一个MoE大模型基座呢？重磅！MixtralMoE8x7B！！！前言重磅！MixtralMoE8x7B！！！Mixtral是啥模型介绍模型结构长啥样？表现如何？可以白嫖吗？

BRUCE_WUANG·2023-12-22 11:55

不用再找了，这是大模型实践最全的总结

对于以Transformer、MOE结构为代表的大模型来说，传统的单机单卡训练模式肯定不能满足上千（万）亿级参数的模型训练，这时候我们就需要解决内存墙和通信墙等一系列问题，在单机多卡或者多机多卡进行模型训练

机器学习社区·2023-12-21 14:56

极智AI | 解读专家混合架构MoE正成为大模型主流技术

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下解读专家混合架构MoE正成为大模型主流技术。

极智视界·2023-12-21 10:44

Mistral AI CEO宣布于2024年开源GPT-4级别模型

最近，MistralAI推出了基于MoE架构的8X7B模型，与GPT3.5和Llama270B等其他流行模型相媲美，并在大多数基准测试中以6倍更快的推理速度超越了Llama270B。

智云研·2023-12-20 18:46

LIMoE：使用MoE学习多个模态

文章链接：MultimodalContrastiveLearningwithLIMoE:theLanguage-ImageMixtureofExperts发表期刊（会议）:NeurIPS2022目录1.背景介绍稀疏模型2.内容摘要SparseMixture-of-ExpertsModelsContrastiveLearningExperimentAnalysis3.文章总结1.背景介绍在实际应用中

恭仔さん·2023-12-20 03:10

数学方法转化限制条件（使大于小于等于号左右互为相反数，变成绝对值）+加减交错法构造博弈论下界推出最优解再用限制代入：AT_agc056_d

https://vj.imken.moe/contest/600552#problem/G考虑对题目进行转化L≤Sa≤RL\leS_a\leRL≤Sa≤R2L≤2Sa≤2R2L\le2S_a\le2R2L

Qres821·2023-12-20 00:04

音视频技术开发周刊 | 324

467亿参数MoE追平GPT-3.5！爆火开源Mixtral模型细节首公开，中杯逼近GPT-4今天，MistralAI公布了Mixtral8x7B的技术细节，不仅性能强劲，而且推理速度更快！

LiveVideoStack_·2023-12-19 23:01

把状态拆成长链来跑网络流（转化为最小割）：LibreOJ - 2384

https://vj.imken.moe/contest/598718#problem/C一个点要确定一个取值，然后每个取值还有代价，我们就拆成一条链：源汇点就可以连对应代价的差分然后题目肯定有某些一堆限制

Qres821·2023-12-18 18:27

【GPT4技术揭秘】GPT-4 Architecture,Infrastructure,Training Dataset,Costs,Vision,MoE

本文是对《GPT-4Architecture,Infrastructure,TrainingDataset,Costs,Vision,MoE》的中文翻译。

易寻fly·2023-12-18 12:49

Mistral MOE架构全面解析

从代码角度理解Mistral架构Mistral架构全面解析前言Mistral架构分析分词网络主干MixtralDecoderLayerAttentionMOEMLP下游任务因果推理文本分类Mistral架构全面解析前言Mixtral-8x7B大型语言模型(LLM)是一种预训练的生成式稀疏专家混合模型。在大多数基准测试中，Mistral-8x7B的性能优于Llama270B。Mixtral8x7B是

江小皮不皮·2023-12-18 03:06

[论文笔记] chatgpt系列 SparseMOE—GPT4的MOE结构

ExpertsChoice：路由MOE：由专家选择token。这样不同的专家都选择到某个token，也可以不选择该token。

心心喵·2023-12-17 00:59

Mistral AI发布开放权重的高质量SMoE模型Mixtral 8x7B

AI新闻开源MoE大模型震惊开源社区摘要：上周末，Mistral开源了一款震惊开源社区的MoE大模型。MoE是一种神经网络架构设计，能够提升大语言模型的性能。

go2coding·2023-12-15 14:11

爆火MoE实测结果出炉

一条神秘磁力链接引爆整个AI圈，现在，正式测评结果终于来了：首个开源MoE大模型Mixtral8x7B，已经达到甚至超越了Llama270B和GPT-3.5的水平。

richerg85·2023-12-14 17:45

MistralAI发布全球首个MoE大模型-Mixtral 8x7B，创新超越GPT-4

引言MistralAI，一家法国的初创企业，近期在AI界引发了轰动，刚刚发布了全球首个基于MoE（MixtureofExperts，混合专家）技术的大型语言模型——Mistral-8x7B-MoE。

努力犯错·2023-12-14 13:10

【moeCTF题解-0x03】Algorithm

【moe

框架主义者·2023-11-06 23:32

MoeCTF_2023新生赛 Reverse题解WP【详解】-（学习记录）‘‘

虽然我最后也没能完成ak，差三题aaa，不过moe对我的帮助真的很大，谢谢西电的各位师傅提供的机会；（づ￣3￣）づ╭❤～明年看看有没有时间，akakak要ak一

Sciurdae·2023-11-06 23:26

国家统计局教育部各级各类学历教育学生情况数据爬取

教育部数据爬取1、数据来源2、爬取目标3、网页分析4、爬取与解析5、如何使用Excel打开CSV1、数据来源国家统计局：http://www.stats.gov.cn/sj/教育部：http://www.moe.gov.cn

对许·2023-11-03 16:17

移动端ViT新利器！苹果提出稀疏专家混合模型Mobile V-MoEs

文章链接：https://arxiv.org/abs/2309.04354最近，专家混合模型MoE受到了学术界和工业界的广泛关注，其能够对任意输入来激活模型参数中的一小部分来将模型大小与推理效率分离，从而实现模型的轻量化设计

TechBeat人工智能社区·2023-11-02 13:20

DeepSpeed-MoE:训练更大及更复杂的混合专家网络

来源：DeepHubIMBA‍本文约2400字，建议阅读9分钟MoE是一种模型架构，可以将一个大模型拆分成多个专家(expert)子模型。

数据派THU·2023-11-02 09:36

什么是MOE架构

让不同“专家”处理不同任务对于深度学习来说，能同时处理文本图像任务其实已经不稀奇。不过过去常见的多模态学习方法，往往是单个输入就需要激活整个网络。谷歌这次提出的新方法，最大亮点就是首次在这一领域采用了稀疏化模型。稀疏化的方法便是无需让整个模型来处理所有的输入。通过对神经网络进行划分，它让神经网络也“专业对口”，不同的子模型只处理固定类型的任务或数据。但也不是完全割裂开来，模型内部仍有可共享的部分。

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-11-02 09:03

混合专家模型（MoE）的概念介绍和应用案例

目录Mixture-of-Experts(MoE)MoE的结构说明MoE和集成学习的对比大模型中的MoE应用Mixture-of-Experts(MoE)1991年，混合专家模型（MoE）的创始论文《AdaptiveMixturesofLocalExperts

恭仔さん·2023-11-02 09:01

一步一步理解大模型：混合专家模型（MoE）简介

混合专家模型，英文叫MixtureofExperts(MoE)是一种模型设计策略，它通过将多个模型（称为"专家"）直接结合在一起，以获得更好的预测性能。

chattyfish·2023-11-02 09:31

MoE 系列（一）｜如何使用 Golang 扩展 Envoy

文｜朱德江（GitHubID：doujiang24)MOSN项目核心开发者蚂蚁集团技术专家专注于云原生网关研发的相关工作本文2680字阅读7分钟本文作为MoE系列第一篇，主要介绍用Golang扩展Envoy

SOFAStack·2023-11-02 09:00

MoE架构详解：即时提升模型性能的全新方式！

MoE架构详解：即时提升模型性能的全新方式！在当今人工智能领域，模型性能的持续提升一直是研究人员的追求。

饕子·2023-11-02 09:55

大模型知识蒸馏概述

来自：吃果冻不吐果冻皮进NLP群—>加入NLP交流群近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本

zenRRan·2023-10-28 00:38

Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection

DenseRelationDistillationwithContext-awareAggregationforFew-ShotObjectDetectionHanzheHu1,ShuaiBai2,AoxueLi1,JinshiCui1,LiweiWang11KeyLaboratoryofMachinePerception(MOE

bieliwuguiqi·2023-10-27 07:59

RHCE--第五天

RHCE--第五天1、字符处理工具：•文件内容：less和cat/moe•文件摘选：head和tail•提取列或者字段：cut•按关键字提取：grep2、文本分析工具：•文本统计：wc•文本排序：sort

weixin_33860737·2023-10-27 03:59

深度学习大模型训练

后面比较有意思的就是使用Transformer机制的视觉大模型ViT和引入专家决策机制的MoE。

Chenql716·2023-10-26 07:49

Janus: Data-Centric MoE 通讯成本分析（2）

AUnifiedDistributedTrainingFrameworkforSparseMixture-of-ExpertsModels发表会议:ACMSIGCOMM2023(计算机网络顶会)系统学习：Janus:逆向思维，以数据为中心的MoE

恭仔さん·2023-10-26 02:59

[python]利用随机api二次元图片

chrome、vscode所需库：requests安装包可参考[python]pip安装包管理器的安装与使用2022年最新版安装requests[^1]观察网址说明文档：https://t.lizi.moe

lighttiing·2023-10-24 13:55

Arrays 中的 asList（）方法

=Arrays.asList(numbers)此方法还提供了一种方便的方法来创建一个初始化为包含多个元素的固定大小的list集合：Liststooges=Arrays.asList（"Larry","Moe

丁总学Java·2023-10-24 01:01

Janus: 逆向思维，以数据为中心的MoE训练范式

文章链接：Janus:AUnifiedDistributedTrainingFrameworkforSparseMixture-of-ExpertsModels发表会议:ACMSIGCOMM2023(计算机网络顶会)目录1.背景介绍all-to-allData-centricParadigm2.内容摘要关键技术Janus细粒度任务调度拓扑感知优先级策略预取测略实验结果End-to-EndPerfo

恭仔さん·2023-10-21 07:20

[BUUCTF newstar week2] crypto/pwn/reverse

难度上来了，而且比赛加多了，newStar/0xGame/SHCTF，moe也结束了，周末还有TCP1P，来不及写东西了。抓时间先一个个来吧。

石氏是时试·2023-10-20 02:25

PFL-MoE：基于混合专家的个性联邦学习

文章链接：PFL-MoE:PersonalizedFederatedLearningBasedonMixtureofExperts发表会议：APWeb-WAIM2021（CCF-C）目录1.背景介绍联邦学习

恭仔さん·2023-10-18 16:36

Single-gated MoE : CV领域MoE模型应用

文章链接：RevisitingSingle-gatedMixturesofExperts会议：BMVC2022（CV领域C类会议）目录1.背景介绍2.内容摘要模型介绍挑战措施模型实现训练推理实验结果3.文章总结1.背景介绍在计算机视觉（computervision，CV）领域，神经网络的设计目的是为任何给定图像提取一组固定的细节特征。但不同图像呈现出的内容和层次是相异的，彼此的复杂度也不相同。如果

恭仔さん·2023-10-18 16:35

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