人工智能和大数据

2026-09-08阅读(103)评论(0)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08阅读(108)评论(0)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08andy阅读(87)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08andy阅读(97)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08andy阅读(106)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08andy阅读(168)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-07andy阅读(113)

在大模型参数量从百亿向千亿乃至万亿规模演进的今天，传统的稠密（Dense）模型面临着训练成本指数级增长和推理延迟难以接受的困境。Mixture of Experts（MoE，混合专家模型）通过稀疏激活机制，让模型在保持总参数量巨大的同时，每...

2026-09-07andy阅读(122)

随着云原生技术的全面普及，越来越多的企业开始将 Spark 作业从传统的 YARN 集群迁移到 Kubernetes 上。Spark 从 2.3 版本开始官方支持 Kubernetes 作为集群管理器（即 Spark on Kubernet...

2026-09-05andy阅读(176)

时间序列预测是机器学习中最常见也最具挑战性的任务之一。无论是销售预测、流量预估、股票分析还是能源负荷预测，时间序列数据无处不在。与常规表格数据不同，时间序列数据具有时序依赖性、季节性和趋势性等独特特征，需要专门的建模方法。本文将从经典统计方...

2026-09-05andy阅读(154)

在数据科学和科学计算领域，复杂网络分析是一个极其重要的研究方向。无论是社交网络中的影响力传播、交通网络中的最优路径规划，还是生物信息学中的蛋白质相互作用网络，图论都提供了强大的数学工具。Python的NetworkX库是这一领域最成熟、最广...