48_动态架构模型：NAS在LLM中的应用
引言 大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破性进展，很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而，随着模型规模的不断增长，计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时，优化模型架构以提高效率，成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索...
神经架构搜索NAS详解：三种核心算法原理与Python实战代码
最近好多论文开始将 神经架构搜索（NAS） 应用于大模型或 大型语言/视觉语言模型的设计中。 比如： LangVision-LoRA-NAS、Jet-Nemotron、PhaseNAS 等看来NAS又要有一波热度了，所以我来回顾一下NAS的基础技术。 深度学习的成功很大程度上依赖于神经网络架构的精心设计。从AlexNet到ResNet，再到Transformer，每一个里程碑式的架构都凝聚了研究....
存储架构深度解析：直连存储（DAS）、存储区域网络（SAN）与网络附加存储（NAS）的区别
在企业数据管理领域，选择合适的存储解决方案对于确保数据的可访问性、安全性和性能至关重要。随着技术的发展，三种主要的存储架构——直连存储（Direct Attached Storage, DAS）、存储区域网络（Storage Area Network, SAN）和网络附加存储（Network-Att...
神经网络架构搜索（NAS）基础入门
网络架构搜索(NAS)已成为机器学习领域的热门课题。商业服务(如谷歌的AutoML)和开源库(如Auto-Keras[1])使NAS可用于更广泛的机器学习环境。在这篇文章中，我们主要探讨NAS的思想和方法，希望可以帮助读者更好地理解该领域并发现实时应用程序的可能性。什么是网络架构搜索（NAS）？现代的深度神经网络有时会包含多种类型的层，而且这些层不止一个[2]。Skip connections[....
提升神经网络架构搜索稳定性，UCLA提出新型NAS算法
可微网络架构搜索（DARTS）能够大幅缩短搜索时间，但是其稳定性受到质疑。随着搜索进行，DARTS 生成的网络架构性能会逐渐变差。最终生成的结构甚至全是跳过连接（skip connection），没有任何卷积操作。在 ICML 2020 中，UCLA 基于随机平滑（random smoothing）和对抗训练（adversarial training），提出了两种正则化方法，大幅提升了可微架构搜....
提升神经网络架构搜索稳定性，UCLA提出新型NAS算法
可微网络架构搜索（DARTS）能够大幅缩短搜索时间，但是其稳定性受到质疑。随着搜索进行，DARTS 生成的网络架构性能会逐渐变差。最终生成的结构甚至全是跳过连接（skip connection），没有任何卷积操作。在 ICML 2020 中，UCLA 基于随机平滑（random smoothing）和对抗训练（adversarial training），提出了两种正则化方法，大幅提升了可微架构搜....
神经架构优化(NAO)：新的神经架构搜索(NAS)算法
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Discovering the best neural architectures in the continuous space | Microsoft Research 作者 | Fei Tian 翻译 | 孙稚昊2 校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹 原文链接：...
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阿里云文件存储 NAS（Apsara File Storage NAS）是一个可大规模共享访问，弹性扩展的分布式文件系统。广泛应用于企业级应用数据共享、容器数据存储、AI 机器学习、Web 服务和内容管理、应用程序开发和测试、媒体和娱乐工作流、数据库备份等场景。
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