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vLLM 0.5 深度解析:PagedAttention 架构原理与生产级 LLM 推理优化实战
编程
vLLM 0.5 深度解析:PagedAttention 架构原理与生产级 LLM 推理优化实战
2026-07-04 18:15:46 +0800 CST
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深度解析 vLLM 0.5 的 PagedAttention 架构原理,涵盖 KV Cache 分页管理、MoE 优化、分布式推理、量化技术,并通过代码实战和性能对比,帮助开发者掌握生产级 LLM 推理最佳实践。
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2.8秒超越4小时调优:TabPFN如何用Transformer重写表格数据机器学习
编程
2.8秒超越4小时调优:TabPFN如何用Transformer重写表格数据机器学习
2026-05-12 00:20:07 +0800 CST
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深度解析TabPFN如何用Transformer架构重写表格数据机器学习范式:从合成数据预训练、先验数据拟合原理、2.8秒vs4小时性能对比,到TabPFN-2.5的10万行处理能力与SAP收购战略意义,附完整代码示例
TabPFN,表格数据,Transformer,AutoML,机器学习,XGBoost,PriorLabs,深度学习,基础模型,Python
TimesFM 深度解析:Google Research 的时序预测基础模型,如何让预测速度提升 5 倍
编程
TimesFM 深度解析:Google Research 的时序预测基础模型,如何让预测速度提升 5 倍
2026-05-14 00:45:45 +0800 CST
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TimesFM是Google Research开源的时序预测基础模型,支持Zero-Shot推理,预测速度比LSTM快15倍。本文深度解析其Decoder-Only Transformer架构、Next Patch Prediction预训练目标、代码实战及性能优化技巧。
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Google
时序预测
基础模型
Transformer
Kronos 深度解析:金融市场基础模型的崛起——从120亿K线数据中炼金的AI革命
编程
Kronos 深度解析:金融市场基础模型的崛起——从120亿K线数据中炼金的AI革命
2026-04-17 15:45:39 +0800 CST
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Kronos是首个开源金融K线基础模型,在45个交易所120亿条数据上预训练,零样本价格预测RankIC提升93%。本文深入解析其Tokenizer架构、预训练范式,并提供代码实战指南。
Kronos
金融AI
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时间序列
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量化交易
TimesFM 深度实战:当 Google Research 把基础模型带进时间序列——从预训练解码器到零样本推理、从多周期建模到生产级预测完全指南(2026)
编程
TimesFM 深度实战:当 Google Research 把基础模型带进时间序列——从预训练解码器到零样本推理、从多周期建模到生产级预测完全指南(2026)
2026-06-21 03:24:16 +0800 CST
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TimesFM 2.5深度解析:Google Research开源的时间序列基础模型,200M参数、16K上下文、零样本推理。从Patch机制、RevIN归一化到LoRA微调、生产部署,10000字完整技术指南。
TimesFM
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