为什么传统机器学习，都会用predict表示预测，而深度学习中往往用inference这个词，他们意义有什么不同吗

在哲学逻辑学、心理学、认知科学、（通用）人工智能等领域，如何对推理进行定义？Reasoning和Inference有…

High-throughput Generative Inference of Large Language Models with a Single GPU, ICML 23, Stanford University 利用多级存储在单卡上推理大模型，将模型参数、activation和KV cache卸载到CPU …

Inference in deep learning: More specifically, the trained neural network is put to work out in the digital world using what it has learned — to recognize images, spoken words, a blood disease, predict the …

Trevor Hastie 的三本必读大作 [统计推断] Computer Age Statistical Inference 两位统计学泰斗Bradley Efron和Trevor Hastie所著。 这本书不是简单的教材或者notes，而是为统计学的发展著书立传，如 …

[CMoE: Fast Carving of Mixture-of-Experts for Efficient LLM Inference]: Large language models (LLMs) achieve impressive performance by scaling model parameters, but this comes with significant infer…

进一步地，operator variational inference (OPVI) [19] 则重新审视了这个优化目标的设计问题，提出了一个更加general的框架，把KL纳入其中。 总的来说，相比前两类问题，这个问题的工作较少，毕竟我 …

推断（Inference）可以使用低精度的技术，训练的时候因为要保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这个时候需要相对较高的精度，一般来说需要float型，如FP32，32位的浮点型来处理数据，但 …

📌 本期介绍大模型推理（Inference）的性能指标有哪些？ 📌 对于Agent相关岗位，了解Inference Metrics对于选取不同供应商API/本地 ...

笔者在入门VAE（Variational Autoencoder）的时候，发现几乎所有博客都会提到 变分推断 （Variational Inference）和 ELBO （证据下界，Evidence Lower Bound），但是总是搞不明白具体是什么意思， …