為什么 transformer 性能這么好？它給眾多大語言模型帶來的上下文學(xué)習(xí) (In-Context Learning) 能力是從何而來？在人工智能領(lǐng)域里，transformer 已成為深度學(xué)習(xí)
2023-09-25 12:05:37
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我們首先準(zhǔn)備一個能夠在中斷上下文中睡眠的驅(qū)動程序，在這里我稱之Context schedule test module（后文簡稱cst模塊）。
2020-09-18 16:17:25759 
處理系統(tǒng)中，CPU需要處理所有程序的操作，當(dāng)用戶來回切換它們時，需要記錄這些程序執(zhí)行到哪里。上下文切換就是這樣一個過程，他允許CPU記錄并恢復(fù)各種正在運行程序的狀態(tài)，使它能夠完成切換操作。
2019-08-07 08:38:08
處理系統(tǒng)中，CPU需要處理所有程序的操作，當(dāng)用戶來回切換它們時，需要記錄這些程序執(zhí)行到哪里。上下文切換就是這樣一個過程，他允許CPU記錄并恢復(fù)各種正在運行程序的狀態(tài)，使它能夠完成切換操作。
2019-08-06 08:08:54
100ms就會產(chǎn)生一個上下文切換。上下文切換每秒似乎有點高。我想我真的不能抱怨10個開關(guān)，但是有什么東西嗎？在BT協(xié)議中真的需要這個嗎？不能處理中斷驅(qū)動嗎？（這是BT是可連接的，但既沒有連接，也沒有
2018-12-17 16:30:06
原始文件中一樣。如果文件包含三維實體、曲面或其他三維對象，則將顯示一條警告。本文件中不支持此內(nèi)容。使用功能區(qū)上下文選項卡處理參考底圖如果在功能區(qū)處于活動狀態(tài)時選擇參考底圖，將顯示“DWF 參考底圖”功能
2020-03-23 16:42:12
已經(jīng)存在于原始文件中一樣。如果文件包含三維實體、曲面或其他三維對象，則將顯示一條警告。本文件中不支持此內(nèi)容。使用功能區(qū)上下文選項卡處理參考底圖如果在功能區(qū)處于活動狀態(tài)時選擇參考底圖，將顯示“DWF
2019-10-18 14:50:39
cortex-m4相對比cortex-m3，在線程上下文切換中，主要增加了FPU寄存器，總共需要保存34個寄存器，合計136byte。因此原來在cortex-m3上面運行的程序在cortex-m4f
2022-08-05 10:58:13
概述
Context是應(yīng)用中對象的上下文，其提供了應(yīng)用的一些基礎(chǔ)信息，例如resourceManager（資源管理）、applicationInfo（當(dāng)前應(yīng)用信息）、dir（應(yīng)用開發(fā)路徑）、area
2023-08-24 16:30:30
函數(shù)：ifxCPU_enableInterrupts ()；如果我讓更高優(yōu)先級的 ISR 中斷優(yōu)先級較低的 ISR，那么 ISR 的上下文保存和恢復(fù)是如何完成的？
2024-01-22 06:28:04
JavaScript執(zhí)行上下文之作用域鏈
2019-05-16 16:30:20
JavaScript執(zhí)行上下文之執(zhí)行上下文棧
2019-05-29 16:12:51
MDE庫的一個基本部分是系統(tǒng)組件。
系統(tǒng)組件處理操作系統(tǒng)和平臺相關(guān)的任務(wù)，例如：
·使用本地文件系統(tǒng)·使用輸入設(shè)備·創(chuàng)建OpenGL ES上下文。
系統(tǒng)組件需要特定于平臺的實現(xiàn)。
MDE庫包含ARM Embedded Linux(AEL)、Windows和Red Hat Enterprise Linux的實現(xiàn)。
2023-08-24 06:38:21
我正在考慮為新設(shè)計指定PIC32 MK1024MCF100T-I/PT，部分原因在于IEEE-75 4單精度和雙精度FPU。應(yīng)用程序?qū)⑹且粋€帶中斷的輪詢超循環(huán)。浮點運算在主和中斷上下文中是需要的。這
2018-08-27 15:03:02
崩潰。UART RX中斷按照FreRotos的匯編代碼示例執(zhí)行，稱為“MyAtAR1HANDLE”，但是代碼在PurraseReX上下文中崩潰。調(diào)試器轉(zhuǎn)到未知的地方。正常運行時，處理器只是重新啟動。MX
2018-10-16 12:35:32
我收到EVAL_6EDL7141_TRAP_1SH 3 類（TIN4-Free 上下文列表下溢）上下文管理EVAL_6EDL7141_TRAP_1SH錯誤。 請告訴我解決這個問題的辦法。
2024-03-06 08:00:18
Cortex-M3內(nèi)核上下文切換函數(shù)rt_hw_context_switch()/ rt_hw_context_switch_interrupt()中有個判斷rt_thread_switch_interrupt_flag的地方，不知道意義在哪？
2023-03-10 11:28:33
有兩個問題請教一下大神?。?！-->1在ucos中的上下文切換時發(fā)生在pendSV異常中，代碼見下：PendSV_Handler CPSIDI; Prevent interruption
2019-08-26 03:21:43
任務(wù)上下文切換的訴求?！ 槭裁丛谥袛喾?wù)函數(shù)中會產(chǎn)生任務(wù)上下文切換的訴求？因為中斷中可能會進行信號量post之類的動作（這可能會觸發(fā)此前一直處于pend狀態(tài)的，且比當(dāng)前被中斷打斷的任務(wù)優(yōu)先級更高的任務(wù)
2023-03-23 17:18:45
本章節(jié)主要講述Tricore所特有的一種上下文環(huán)境管理機制——CSA。本文先來介紹一下RTOS的任務(wù)切換原理，以便于后文理解CSA機制。RTOS簡單說就是一個實時搶占式的操作系統(tǒng)內(nèi)核，在單片機中只有
2022-02-22 07:05:07
開講之前，咱們有必要看看這兩個概念：a -- 上下文 上下文是從英文context翻譯過來，指的是一種環(huán)境。相對于進程而言，就是進程執(zhí)行時的環(huán)境； 具體來說就是各個變量和數(shù)據(jù)，包括所有的寄存器變量
2018-09-06 09:58:38
Workqueue 工作隊列是利用內(nèi)核線程來異步執(zhí)行工作任務(wù)的通用機制，利用進程上下文來執(zhí)行中斷處理中耗時的任務(wù)，因此它允許睡眠。而 Softirq 和 Tasklet 在處理任務(wù)時不能睡...
2022-01-10 06:14:06
線程上下文切換等功能，一般采用匯編格式編寫，不同cpu架構(gòu)實現(xiàn)方式肯定不同，為了使rt-thread系統(tǒng)能夠在不同的CPU架構(gòu)上都能運行，RT-thread提供了一套libcpu抽象層來適配
2022-05-05 15:00:48
處理系統(tǒng)中，CPU需要處理所有程序的操作，當(dāng)用戶來回切換它們時，需要記錄這些程序執(zhí)行到哪里。上下文切換就是這樣一個過程，他允許CPU記錄并恢復(fù)各種正在運行程序的狀態(tài)，使它能夠完成切換操作。
2019-08-02 08:21:41
我的數(shù)據(jù)太大（十六進制文件無法引導(dǎo)加載程序），需要使用相同的上下文多次調(diào)用AES解密函數(shù)。我做了很多測試，但沒有結(jié)果。當(dāng)AES_BLOCK_SIZE有完整的數(shù)據(jù)解密時，它工作得很好。但是我需要這樣
2019-05-21 09:31:40
演示時具有相同的上下文。所以如果我想兩者顯示不同的上下文，例如我想 mipi-to-hdmi 顯示演示，hdmi 顯示 android 主屏幕。我怎么設(shè)置？你能給我一些解決方案嗎？Andriod版本為：evk_8mq_eng 9 1.0.0-ga-rc3 20190114 dev-keys附件是demo代碼，請查收。
2023-04-06 06:55:43
你好，我想問一下，有什么方法可以禁用自動上下文保存嗎？我的同事準(zhǔn)備實現(xiàn)基于中斷的多任務(wù)代碼，但是這個特性破壞了堆棧的結(jié)構(gòu)。設(shè)備是PIC16F1824，謝謝。
2020-03-31 10:13:09
標(biāo)題，幾乎就是這么說的。當(dāng)調(diào)用NvIFROGLCreateSession方法時，是否有某些原因?qū)е翧mazon G2上的無頭EGL上下文未注冊為當(dāng)前？現(xiàn)在，我總是得到一個“沒有OpenGL上下文當(dāng)前
2018-09-27 16:02:49
嗎？要找到我正在談?wù)摰脑O(shè)置，請打開 sdkconfig 并搜索 mbedTLS 并選擇 mbedTLS 節(jié)點。有問題的設(shè)置是 #9“使用向后兼容的 ECDH 上下文（實驗）”。和#17“啟用 mbedTLS ecp 可重啟”。注意：僅切換視圖不會導(dǎo)致值發(fā)生變化，但關(guān)閉并重新打開文件會。
2023-04-13 07:42:06
您好，我 有一個關(guān)于存儲在 HSE_B 模塊的 NVM 中的加密密鑰的問題。
是否可以使用 HSE 的“密鑰導(dǎo)入”API（HSE_B 固件參考手冊Rev. 2.1 11/2022第 7.2.3 章）從主機微控制器上運行的應(yīng)用程序的上下文更新這些密鑰？
萬一有用，使用的微控制器是MWCT2015S。
2023-06-09 07:56:22
3.1 Quartz 2D的圖形上下文 3.2 坐標(biāo)系 3.3 指定顏色 3.4 在上下文中繪制圖像 3.5 繪制形狀：多邊形、直線和曲線 3.6 Quartz 2D工具示例：模式、梯度、虛線模式 4
2012-05-16 14:50:05
1. 墊話從本文開始，正式進入對調(diào)度實現(xiàn)細(xì)節(jié)及底層的探討。本文討論 ARM mbed OS(RTX) 的上下文切換。解構(gòu)調(diào)度器，按說不應(yīng)該從“上下文切換”如此 meta 的細(xì)節(jié)入手。但從我個人角度
2023-02-16 14:26:39
risc-v中斷還需要軟件保存上下文和恢復(fù)嗎？
2024-02-26 07:40:30
中斷的上下文與進程上下文并沒有什么瓜葛，當(dāng)執(zhí)行一個中斷處理函數(shù)時，內(nèi)核處于中斷上下文。由于中斷相當(dāng)于打斷了當(dāng)前執(zhí)行的程序，而且中斷也沒有后備的進程，所以中斷上下文不可以睡眠（注意某些函數(shù)會睡眠
2023-03-28 10:10:58
為什么會有上下文這種概念進程上下文/中斷上下文及原子上下文的概念
2021-01-13 07:17:47
來源 網(wǎng)絡(luò)一.什么是內(nèi)核態(tài)和用戶態(tài)內(nèi)核態(tài)：在內(nèi)核空間執(zhí)行，通常是驅(qū)動程序，中斷相關(guān)程序，內(nèi)核調(diào)度程序，內(nèi)存管理及其操作程序。用戶態(tài)：用戶程序運行空間。 二.什么是進程上下文與中斷上下文1.進程上下文
2018-12-11 19:45:22
提出一種基于形狀上下文的人臉形狀匹配算法。在形狀匹配中，將2 個目標(biāo)進行相似度比較，得到2 幅圖的對數(shù)極坐標(biāo)直方圖的Cost 值，計算相似度是否達到預(yù)設(shè)的閾值來判定其人臉
2009-03-30 08:44:02
46 自適應(yīng)站點很少考慮對用戶環(huán)境的自適應(yīng)。為此，提出用戶上下文自適應(yīng)站點的概念，給出基于多Agent技術(shù)的用戶上下文自適應(yīng)站點構(gòu)架模型。闡述用戶上下文獲取、挖掘過程以及站
2009-04-11 08:49:5513 傳統(tǒng)的上下文預(yù)測是在單用戶的上下文基礎(chǔ)上進行的，忽視了實際普適計算環(huán)境中由于用戶交互活動導(dǎo)致的上下文變化因素。為了合理、有效地解決上述局限性問題，該文提出基
2009-10-04 14:08:297 由于普適計算中上下文具有時效性，上下文推理器必須支持推理任務(wù)的實時調(diào)度。針對上下文推理結(jié)果在一段時間內(nèi)仍然保持“新鮮”的特點，本文提出推理結(jié)果重復(fù)利用效率及其
2009-11-18 14:00:3510 個性化推薦對上下文感知系統(tǒng)具有廣泛而重要應(yīng)用，現(xiàn)在大多數(shù)個性化推薦系統(tǒng)很少考慮用戶的認(rèn)知風(fēng)格。文中比較了場獨立用戶和場依賴用戶在上下文感知環(huán)境中所存在的差異
2010-01-15 16:57:1310 該文針對業(yè)務(wù)上下文僅關(guān)注業(yè)務(wù)質(zhì)量較少考慮用戶終端環(huán)境的現(xiàn)狀，提出終端業(yè)務(wù)上下文的概念，為普適業(yè)務(wù)的開展提供必要的信息支撐。給出一種終端業(yè)務(wù)上下文的通用定義方法
2010-03-06 11:06:3111 介紹了基于 Pocket PC 中的點按操作概念, 論述了在Pocket PC 中上下文菜單的實現(xiàn)原理及方法, 并給出了基于MFC 下的Windows CE 應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)上下文菜單的步驟和代碼實例。
2011-07-25 18:26:2817 本文介紹了基于 Pocket PC 中的“點按”操作概念 論述了在 Pocket PC 中上下文菜單的實現(xiàn)原理及方法 并給出了基于 MFC 下的 Windows CE 應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)上下文菜單的步驟和代碼實例 。
2016-04-18 10:46:530 基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤_葛驍倩
2017-03-19 19:28:030 傳感器融合可以使上下文感知，其中有巨大的潛力在物聯(lián)網(wǎng)（物聯(lián)網(wǎng)）。語境有許多定義，涉及很多方面，包括地點、時間、溫度、使用者的情緒狀態(tài)、方位，甚至是環(huán)境中人們的喜好或身份。
2017-05-22 11:17:191 針對移動服務(wù)推薦中用戶上下文環(huán)境復(fù)雜多變和數(shù)據(jù)稀疏性問題，提出一種基于移動用戶上下文相似度的張量分解推薦算法-UCS-TF。該算法組合用戶間的多維上下文相似度和上下文相似可信度，建立用戶上下文相似
2017-11-27 17:42:560 時空上下文跟蹤算法充分的利用空間上下文中包含的結(jié)構(gòu)信息能夠有效的對目標(biāo)進行跟蹤，實時性優(yōu)良．但是該算法僅僅利用單一的灰度信息，使得目標(biāo)的表觀表達缺乏判別性，而且該方法在由于遮擋等問題造成的跟蹤漂移
2017-12-15 15:01:380 針對在基于視頻的空中簽名認(rèn)證系統(tǒng)中，現(xiàn)有方法無法滿足指尖跟蹤的準(zhǔn)確性、實時性和魯棒性要求的問題，在對比研究目前常用的多種跟蹤方法的基礎(chǔ)上，提出一種基于時間上下文的跟蹤一學(xué)習(xí)檢測（TLD）方法。在原始
2017-12-19 18:59:060 面向動作的上下文感知（activity-oriented context-aware，簡稱AOCA）應(yīng)用組織環(huán)境中的資源，為用戶動作的順利進行提供支持．為應(yīng)對環(huán)境和動作相關(guān)需求的開放性，這類應(yīng)用采用
2017-12-29 16:22:090 Web服務(wù)環(huán)境中，交互實體通常位于不同安全域，具有不可預(yù)見性。Web服務(wù)應(yīng)該基于其他與領(lǐng)域無關(guān)的信息而非身份來實施訪問控制，以實現(xiàn)對跨域未知用戶的訪問授權(quán)。為此，提出了適應(yīng)于Web服務(wù)的基于上下文
2018-01-05 16:32:220 針對傳統(tǒng)詞義消歧方法面臨的數(shù)據(jù)稀疏問題，提出一種基于上下文語境的詞義消歧方法。該方法假設(shè)同一篇文章中的句子之間共享一些相同的話題，首先，抽取在同一篇文章中包含相同歧義詞的句子，這些句子可以作為歧義
2018-01-12 14:10:010 針對程序切片方法不提供語句的可疑程度描述，而覆蓋分析方法不能充分分析程序元素間的相互影響等問題，提出上下文統(tǒng)計分析的軟件故障定位方法。首先，將源程序轉(zhuǎn)換為抽象語法樹和程序依賴圖；接下來，插樁程序
2018-01-16 17:25:200 傳統(tǒng)情感分析方法僅考慮單一文本，對長度短小且口語化嚴(yán)重的微博文本情感極性識別率較低。針對上述問題，提出一種結(jié)合上下文消息的情感分析方法。將微博情感分析問題看做標(biāo)簽序列學(xué)習(xí)任務(wù)，使用隱馬爾可夫支持向量
2018-02-24 11:34:160 OpenGL要求：指定頂點的命令必須包含在glBegin函數(shù)之后，glEnd函數(shù)之前（否則指定的頂點將被忽略）。在調(diào)用glBegin函數(shù)時，我們需要傳入一個參數(shù)，以告訴OpenGL我們將繪制什么類型的圖元。
2018-05-07 08:31:012601 需要注意的是，為了更準(zhǔn)確地刻畫實體，我們額外地使用一個實體的上下文實體特征（contextual entity embeddings）。一個實體e的上下文實體是e的所有一跳鄰居節(jié)點，e的上下文實體特征為e的所有上下文實體特征的平均值：
2018-06-11 11:51:418481 
英特爾?ContextSensing SDK使應(yīng)用程序開發(fā)人員能夠創(chuàng)建引人注目的跨平臺上下文感知體驗。
2018-11-12 06:38:002945 英特爾?ContextSensing SDK使應(yīng)用程序開發(fā)人員能夠創(chuàng)建引人注目的跨平臺上下文感知體驗。
2018-11-07 06:09:003134 當(dāng)UCOS-III轉(zhuǎn)向執(zhí)行另一項新任務(wù)的時候，他保存了當(dāng)前任務(wù)的CPU寄存器到堆棧，并從新任務(wù)的堆棧CPU寄存器載入CPU，這個過程叫做上下文切換
2019-08-16 17:31:002 據(jù)外媒報道稱，Windows 10最新版中仍然存在XP時代遺留的任務(wù)欄上下文菜單bug，不知道微軟會在何時對其修復(fù)。
2019-12-23 08:34:571606 對于Windows 10最新版中仍然存在XP時代遺留的任務(wù)欄上下文菜單bug，微軟方面表示，這并不是什么重要Bug，所以會放在新年后解決。
2019-12-31 08:58:352064 對于Windows 10最新版中仍然存在XP時代遺留的任務(wù)欄上下文菜單bug，微軟方面表示，這并不是什么重要Bug，所以會放在新年后解決。
2019-12-31 11:13:241889 作者采用了如下圖所示的模型結(jié)構(gòu)：檢索器 (context retriever)通過檢索的方式從海量文本中選擇一組實體被提到的句子；編碼器(context encoder)將每一個上下文信息進行編碼
2020-08-28 10:08:142295 
作者發(fā)現(xiàn)，在決定BERT-embedding和Glove-embedding的效果性能方面，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量起著關(guān)鍵作用。通過使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，非上下文嵌入很快得到了改善，并且在使用所有可用數(shù)據(jù)時，通常能夠在BERT模型用
2020-08-28 10:44:472598 
命名實體識別（NER）作為自然語言處理的重要部分，在信息抽取和知識圖譜等任務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。然而目前中文預(yù)訓(xùn)練語言模型通常僅對上下文中的字符進行建模，忽略了中文字符的字形結(jié)構(gòu)。提出2種結(jié)合五筆字
2021-03-21 11:28:0210 在針對視頻的人體活動定位和識別領(lǐng)堿中，現(xiàn)有的時序行為提名方法無法很好地解決行為特征長期依賴性而導(dǎo)致提名召回率較低。針對此問題，提出了一種上下文信息融合的時序行為提名方法。該方法首先采用三維卷積網(wǎng)絡(luò)
2021-03-25 15:12:455 集中于當(dāng)前所編碼的句子，并沒有有效地將文檔結(jié)構(gòu)知識整合到體系結(jié)構(gòu)中。針對此問題，提出種上下文感知與層級注意力網(wǎng)絡(luò)的文檔分類方法（ CAHAN）。該方法采用分層結(jié)構(gòu)來表示文檔的層次結(jié)構(gòu)，使用注意力機制考慮文檔中重要的句
2021-04-02 14:02:293 今天，我們將深入探討深度圖像修復(fù)的一個突破，上下文注意力。通過使用上下文注意力，我們可以有效地從遙遠(yuǎn)的空間位置借用信息來重建局部缺失的像素。這個想法實際上或多或少和上一篇的復(fù)制-粘貼是一樣的。
2021-04-07 19:01:042536 
占優(yōu)勢。為了提高個性化推薦的質(zhì)量，如何充分利用用戶（物品）的文本、圖片、標(biāo)簽等上下文信息以使數(shù)據(jù)價值最大化是當(dāng)前推薦系統(tǒng)亟待解決的問題。對此，提出了一種融合多種類型上下文信息的協(xié)同過濾算法。以用戶商品交互信息為
2021-04-08 11:27:4310 算法的性能通常會降低。根據(jù)Ⅹ光成像的變化，提岀一種基于上下文的透射率自適應(yīng)堿對齊方法，用于解決檢測算法的域不適應(yīng)問題。首先，通過利用Ⅹ光圖像中存在的顏色信息，設(shè)計了一種注意力機制來分別處理Ⅹ光圖像的毎個顏
2021-04-20 11:16:251 基于句子級上下文的神經(jīng)機器翻譯綜述
2021-06-29 16:26:4364 ? 上下文快速切換 - cpost應(yīng)用 我們通常認(rèn)為，在中斷中，不能執(zhí)行耗時的操作，否則會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性，尤其對于嵌入式編程。對于帶操作系統(tǒng)的程序而言，可以通過操作系統(tǒng)的調(diào)度，將中斷處理分成兩個
2021-11-05 14:43:451217 盡管 OpenVDB 提供了性能優(yōu)勢，但它的設(shè)計并沒有考慮到 GPUs 。它對幾個外部庫的依賴使得利用 GPUs 上的 VDB 數(shù)據(jù)變得很麻煩，這正是本文主題的動機。我們將向您介紹 NanoVDB 庫，并提供一些如何在光線跟蹤和碰撞檢測上下文中使用它的示例。
2022-04-28 14:22:101864 
在我的上一篇文章：《探討 Linux CPU 的上下文切換》中，我談到了 CPU 上下文切換的工作原理?？焖倩仡櫼幌?，CPU 上下文切換是保證 Linux 系統(tǒng)正常運行的核心功能?？煞譃檫M程上下文切換、線程上下文切換和中斷上下文切換。
2022-05-05 20:11:391576 注意機制查看輸入序列，例如句子，并在序列中的每條數(shù)據(jù)（音節(jié)或單詞）之后決定序列的其他部分是相關(guān)的。這類似于您閱讀本文的方式：您的大腦在記憶中保留了某些單詞，即使它專注于您正在閱讀的每個新單詞，因為您已經(jīng)閱讀的單詞與您正在正確閱讀的單詞結(jié)合在一起現(xiàn)在提供有價值的上下文來幫助您理解文本。
2022-07-15 08:17:09478 當(dāng)今，所有網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域都在向上下文感知基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變。應(yīng)用程序感知、身份感知、內(nèi)容感知、流程感知、環(huán)境感知，都是向上下文感知轉(zhuǎn)變的例子。
2022-09-20 09:27:241747 巨大挑戰(zhàn)。雖然，類間缺陷包含相似的部分，但是缺陷的表面仍然存在較大的不同。為了解決這個問題，論文提出了一種金字塔特征融合與全局上下文注意力網(wǎng)絡(luò)的逐像素表面缺陷檢測方法，并命名為PGA-Net。
2022-10-09 15:09:242432 但這種分類方式常因為上下文定義邊界模糊，導(dǎo)致集體異常值和上下文異常值的定義邊界也模糊。上下文異常值的上下文在不同文獻中通常非常不同。
2022-10-18 16:47:041178 cpost借鑒的Android的handler機制，通過在mainloop中跑一個任務(wù)，然后在其他地方，可以是中斷，也可以是模塊邏輯中，直接拋出需要執(zhí)行的函數(shù)，使其脫離調(diào)用處的上下文，運行在mainloop中。cpost還支持延遲處理，可以指定函數(shù)在拋出后多久執(zhí)行使用
2023-05-08 11:20:17208 use-context 命令就會很低效。 今天介紹3個工具會讓你在多k8s集群環(huán)境中工作的很輕松。我將從以下幾個方面來評估工具實用性： 速度 如果你有多個k8s集群可選擇，你切換k8s上下文有多快？你還記得所有的集群上下文？ 靈活性 工具是否具備高級特性比如支持多config文件？ 安全：
2023-05-29 15:26:13415 
基于 FlashAttention 技術(shù)，項目團隊將基座模型的上下文長度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 擴展到了 32K，并在對話階段使用 8K 的上下文長度訓(xùn)練
2023-06-29 16:15:16901 
? ? 在大家不斷升級迭代自家大模型的時候，LLM（大語言模型）對上下文窗口的處理能力，也成為一個重要評估指標(biāo)。 ? 比如 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 提供 16k token
2023-06-30 11:09:01379 
這篇論文揭示了 PaLM 或 GPT 在通過上下文學(xué)習(xí)解決視覺任務(wù)方面的能力，并提出了新方法 SPAE（Semantic Pyramid AutoEncoder）。這種新方法使得 LLM 能夠執(zhí)行圖像生成任務(wù)，而無需進行任何參數(shù)更新。這也是使用上下文學(xué)習(xí)使得 LLM 生成圖像內(nèi)容的首個成功方法。
2023-07-09 15:35:06707 
隨著基于廣泛數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型興起，上下文學(xué)習(xí)（In-Context Learning）已成為一種新的學(xué)習(xí)范式，在自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）任務(wù)中表現(xiàn)出了巨大的潛力。
2023-07-13 14:41:23365 
如今，隨著長文檔查詢、編寫故事等新用例的需要，大語言模型的上下文以前比過去變長了許多——GPT-4的上下文長度是32k，MosaicML的MPT上下文長度是65k，Anthropic的Claude上下文長度是100k。
2023-07-20 15:29:38218 
過多的上下文切換會消耗 CPU 的時間來保存和恢復(fù)寄存器、程序計數(shù)器、內(nèi)核棧和虛擬內(nèi)存等數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致系統(tǒng)性能顯著下降。 既然上下文切換對系統(tǒng)性能的影響如此之大，那么我們?nèi)绾螜z查它呢？好了，你可以使用 vmstat 工具來查詢你系統(tǒng)的上下文切換。
2023-09-01 09:31:55217 
本文介紹了一項近似注意力機制新研究，耶魯大學(xué)、谷歌研究院等機構(gòu)提出了 HyperAttention，使 ChatGLM2 在 32k 上下文長度上的推理時間快了 50%。 Transformer
2023-11-20 09:15:02258 
嵌入式實時操作系統(tǒng)（RTOS）中的上下文切換是指保存和恢復(fù)任務(wù)的狀態(tài)，以使調(diào)度程序能夠切換到另一個任務(wù)，從而促進多任務(wù)處理。
2023-11-21 15:48:14323
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