论文阅读——使用分区截断奇异值分解滤波的近似卷积
本文提出了一种基于分区截断奇异值分解（PTSVD）的近似卷积方法，旨在降低大型卷积运算的计算复杂度与内存占用，适用于音频信号处理等实时应用场景。该方法通过将脉冲响应分段并进行奇异值分解，仅保留主要奇异值对应的向量进行重构，从而实现高效滤波。实验表明，该方法在保持高精度的同时显著降低了运算量和存储需求，尤其适用于长房间脉冲响应的处理。
嵌入式AI领域关键技术的理论基础
本内容系统讲解嵌入式AI领域关键技术的数学理论基础，涵盖神经网络量化、剪枝、知识蒸馏与架构搜索的核心原理。深入探讨量化中的信息论与优化方法、稀疏网络的数学建模、蒸馏中的信息传递机制，以及神经架构搜索的优化框架，为在资源受限环境下实现高效AI推理提供理论支撑。
Transformer架构的简要解析
Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。
大语言模型的核心算法——简要解析
大语言模型的核心算法基于Transformer架构，以自注意力机制为核心，通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力，位置编码（如RoPE）解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率，GQA平衡性能与资源消耗。训练上，DPO替代RLHF提升效率，MoE架构实现参数扩展，Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。