I built a open source neural network shape validator [P]
오픈 소스 신경망 형태 검증기를 개발했습니다.
I built an open source neural network shape validator.
AI가 선별한 아티클
오픈 소스 신경망 형태 검증기를 개발했습니다.
I built an open source neural network shape validator.
파이썬과 스마트 머니 콘셉트를 이용한 MT5 트레이딩 봇 구축 방법을 공유합니다.
Shares the process and architecture of building an MT5 trading bot with Python and Smart Money Concept.
H64LM은 PyTorch로 구현된 249M 파라미터 Mixture-of-Experts Transformer 프로젝트입니다.
H64LM is a 249M-parameter Mixture-of-Experts Transformer implemented from scratch in PyTorch.
구형 GPU에서도 실행 가능한 LLM 훈련 프레임워크 Picotron을 소개합니다.
Introducing Picotron, an LLM training framework that runs on older GPUs without crashing.
Kuma는 PyTorch 모델을 WebGPU 용 실행 가능한 패키지로 컴파일하는 프로젝트입니다.
Kuma compiles PyTorch models into self-contained packages executable via WebGPU.
고차원 동적 회전 포지셔널 임베딩(HDD-RoPE)의 성과와 수학적 기초를 설명하는 게시물입니다.
An article discussing the performance and mathematical foundation of High Dimensional Dynamic Rotary Positional Embedding (HDD-RoPE).
WeightsLab을 통해 데이터 중심 디버깅을 개선하세요.
Improve data-centric debugging with WeightsLab.
복잡한 diffusers 라이브러리를 간소화한 minFLUX 오픈소스 프로젝트 제작.
Created minFLUX open-source project to simplify complex FLUX models in the diffusers library.
ML과 LLM을 배우는 워크숍을 유튜브에 게시했습니다.
Posted a workshop on YouTube about building LLMs without math prerequisites.
Flash Attention 구현의 핵심 아이디어와 이점에 대해 설명합니다.
The article explains the key ideas and benefits of implementing Flash Attention.
애플이 WWDC 26에서 Core ML의 공식 후속인 Core AI 프레임워크를 발표했습니다.
Apple announced the Core AI framework at WWDC 26 as the official successor to Core ML.
Omni-VRAM은 28개 모듈로 구성된 오픈소스 음성 AI 플랫폼입니다.
Omni-VRAM is an open-source voice AI platform with 28 modules.
라즈베리 파이 4에 GAN을 배포하고 물리적 NFT 민팅 장치를 만들었다.
Deployed a GAN on Raspberry Pi 4 to create a physical NFT minting device.
Hilton의 'Transforming autoencoders' 논문에 대한 분석을 바탕으로 논문 제안서를 준비하는 이야기입니다.
A student's preparation for a dissertation proposal on 'Transforming autoencoders' analysis by Hilton.
QSPR 분석 모델의 결과를 발표할지 고민하는 글입니다.
A discussion on whether to publish results of a QSPR analysis model.
Apple의 Core AI는 AI 모델을 앱에서 최적화하여 실행할 수 있는 새로운 프레임워크입니다.
Apple's Core AI is a new framework for optimizing and running AI models within apps.
파이토치를 이해하고 이후 연구 방향을 고민하는 대학생의 고민.
A student shares their concerns about understanding Pytorch and moving forward in their research.
PyTorch의 기초 개념인 텐서, 기울기 및 활성화 함수를 설명하는 튜토리얼.
A tutorial explaining the basics of PyTorch including tensors, gradients, and activation functions.
ONNX Runtime가 CPU-only 환경에서 HF Transformers보다 37% 빠름.
ONNX Runtime is 37% faster than HF Transformers in CPU-only environments.
PyTorch로 구현된 DAE 해법 라이브러리 TorchDAE에 대한 소개.
Introduction to TorchDAE, a PyTorch library for solving DAEs.
AI 도구가 CS336 학생들에게 학습 지원 역할을 수행해야 한다.
AI tools should support CS336 students in learning, not just providing answers.
NumPath의 학생 모델이 PyTorch LSTM으로 업그레이드됐다.
NumPath's student model has been upgraded with PyTorch LSTM.
AI 가속기를 구축하고 오픈소싱한 내용입니다.
An AI accelerator has been built and open-sourced.
PyTorch 디버거를 개발하며 실패 진단에 대한 통찰을 얻었다.
I gained insights into failure diagnosis while developing a debugger for PyTorch.
CPU 캐시에 적합한 사건 유사 스파이킹 신경망 라이브러리에 대한 벤치마크 결과.
Benchmark results on an event-like spiking neuron library suitable for CPU cache.
PyTorch 학습 프로파일링 시 GPU 정지를 피하는 방법에 대한 기술적 노트입니다.
A technical note on profiling PyTorch training without stalling the GPU.
딥러닝 CNN 모델 개발을 위한 Dlib과 PyTorch에 관한 질문입니다.
User seeks advice on using Dlib or PyTorch for developing a CNN model.
WAVE라는 이식 가능한 GPU ISA를 구축한 이야기.
Story of building a portable GPU ISA called WAVE.
로봇을 위한 모방 학습의 느린 파이프라인 최적화 문제.
Optimization issues in a slow pipeline for imitation learning in robotics.
SM1이라는 Mamba1 변형을 개발하여 PyTorch에서 사용 가능하게 만들었다.
Developed a Mamba1 variant called SM1 that operates in pure PyTorch with d_state=1.