Jan 21, 2025 · 3.2 Multi-Head Attention输出 在上一步，我们已经知道怎么通过Self-Attention计算得到输出矩阵 ，而Multi-Head Attention是由多个Self-Attention组合形成的，下图是论文中Multi-Head Attention的结构图。

先说结论： SM80架构上的Multi-Stage实现一定程度上的依赖于GPU硬件层面的指令级并行（Instruction-level parallelism，缩写：ILP），而SM90架构上的Warp Specialization实现则是完全依赖于异步指令，相当于将异步控制完全暴露给用户而不依赖于硬件。

Sep 7, 2023 · multi-turn training 系统本身极度复杂且资源消耗巨大。 如何加速 multi-turn training 始终是 RL sys 研究和核心。 本文不会直接提出优化 multi-turn…

我实验室只中过一篇，是做计算机视觉的，目标检测，当时一审意见差不多3个月这里（2021年4月到7月），三个审稿人意见，给了大修。修改了一个月，投出，二审有两个审稿人接收，一个仍然提出问题，修改一个月返回，等到12月末收到了接收。时间差不多7这个月这里，这感觉算比较快的了。 尤其 ...

Mar 1, 2022 · 上面这些公式，看起来挺唬人，其实当你把 Attention 和 Multi-Head Attention 都搞明白后，再看这些就显得简单多了。 让我们举一个例子，假设一个输入的句子只有两个 token，那么 Attention 和 Multi-Head Attention 是这样运算的： 首先，明确几个参数， d_ {model} =512。

双击multi_instances，将数值数据改成大于2的任意数字，这里我改成了5，点击确定保存，然后在桌面双击运行企业微信，就可以实现双开了。

多智能体系统（Multi-Agent System，简称MAS）是一个很新的研究领域，目前学界和产业界几乎是在同步研究，相关论文大概也有100多篇了。 咱们找资料之前可以先简单了解一下，这样后面就能有的放矢。

Multi-head attention allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at different positions. 在说完为什么需要多头注意力机制以及使用多头注意力机制的好处之后，下面我们就来看一看到底什么是多头注意力机制。 图 7. 多头注意力机制结构图

May 9, 2022 · 1.复杂的模型先用DM砍成规整的，方方正正的那种 2.先粗划分，再插入——方法——细化 3.砍成好几块后，分开分步进行多区域网格划分，看报错报的是哪一块，再对其砍成好几块，再细化，或者不影响仿真结果就给这一小块进行自动网格划分。

我去过ACM MM 2022开会，在葡萄牙里斯本。 这是一次很好玩的经历。 最开始去之前没有多想，以为主要是一些CV工作和同行的交流，但其实让我收获颇丰。在会场转了一圈，结实了一批小伙伴，了解到了很多基于Multi-media的交叉学科的工作，让我耳目一新。 Oral 和Poster presentation环节，除了传统的CV工作 ...