听说挺猛的可以把LLM Agent的skill文档当神经网络的权重来训练 但是也不知道具体效果咋样 反正token有点起飞了 github.com GitHub - microsoft/SkillOpt: SkillOpt is a text-space optimizer that trains... SkillOpt is a text-space optimizer that trains reusable natural-language skills for frozen LLM agents through trajectory-driven edits, validation-gated updates, and deployable best_skill.md artifacts. 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
大家有用过openclaw搭建神经网络吗，交流一下过程 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 1 日消息，据 Anker 安克官方微博，安克宣布旗下首款神经网络存算一体 AI 音频芯片“ANKER Thus”将于 5 月 22 日正式发布。 据官方介绍，这款芯片的优点是将“CPU 与存储合为一体”，从而提升算力水平，可实现端侧实时音频 AI 功能。 官方同时宣布将在发布会中推出搭载相应芯片的旗舰耳机产品，参考海报，这款耳机采用入耳式造型，充电盒外观圆润，将海报曝光度拉高后可以看到充电盒正面有望配有一块屏幕，不过该机的具体规格目前暂不得而知。 ▲ 将海报曝光度拉高后可以看到充电盒正面有望配有一块屏幕
因为没读过研所以一直很好奇这类流程图还有神经网络结构层图怎么画……只会每次赞叹别人画得真好。我不仅不会用画图软件，大脑里也没有足够的ideas 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
最近在学习神经网络原理，分享一下自己用 Rust 写的轻量级自动微分库 ferris-grad 。 Features PyTorch 风格的 autograd 引擎 核心代码不到 1000 行，纯 Rust 实现 零外部依赖（仅使用 rust 标准库实现核心反向传播部分） 包含什么？ 实现仅仅包含了 3 个文件构成: | 模块 | 功能 | |------|------| | scalar.rs | 标量计算图 + 反向传播 | | tensor.rs | 张量操作 | | nn.rs | 神经网络层 | 能做什么？ 训练 MLP(~50 行代码) 实现一个 mini GPT(~350 行代码) ... 代码示例： 实现了一个 Pytorch 风格的 api: use anyhow::Result; use ferris_grad::{Tensor, nn::Module}; fn main() -> Result<()> { let a = Tensor::from_vec(vec![1.0.into(), 2.0.into(), 3.0.into()], [3, 1].into())?; let b = Tensor::rand([3, 1].into())?; let c = &a * &b; println!("{}", c); Ok(()) } 本项目的灵感来源： micrograd - Karpathy 的 python 微型 autograd 引擎 microgpt - Karpathy 博客中的极简 GPT 实现 GitHub 仓库地址: https://github.com/StepfenShawn/ferris-grad 目前只能调用 CPU,后续研究一下如何在 GPU 上实现 欢迎 star 、提 issue 或者 PR ！🦀
36氪获悉，近日，安克创新发布首款神经网络存算一体AI音频芯片Thus™。据介绍。该芯片基于NOR Flash技术，原生支持4兆参数模型，实验室测试显示相比传统蓝牙耳机芯片最高可带来150倍AI峰值算力提升。