papers-we-love - 提供计算机科学论文阅读和讨论。
Created at: 2013-12-15 22:31:41
Language: Shell
Papers We Love （PWL） 是一个围绕阅读、讨论和学习更多关于计算机科学学术论文而建立的社区。这个存储库是社区可以找到的一些最佳论文的目录，汇集了分散在网络上的文档。你还可以访问 Papers We Love 网站了解更多信息。
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其他查找论文的好地方
- 2分钟论文
- 贝尔系统技术杂志，1922-1983
- 计算机科学最佳论文奖
- 脸书
- Google 学术搜索（选择一个子类别）
- Microsoft Research
- 函数式编程书籍评论
- MIT 人工智能实验室出版物
- MIT 分布式系统阅读小组
- arXiv 论文库
- 科学率
- cat-v.org
- y-存档
- 网络库
- 服务工程阅读清单
- 分布式系统中的读数
- 渐进式打字参考书目
- 安全数据科学论文
- 卡内基梅隆大学罗伯特·哈珀（Robert Harper）的研究论文
- Lobste.rs 标记为 PDF
- 晨报
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The Python Risk Identification Tool for generative AI (PyRIT) is an open access automation framework to empower security professionals and machine learning engineers to proactively find risks in their generative AI systems.
(翻译：用于生成式 AI 的 Python 风险识别工具 (PyRIT) 是一个开放式访问自动化框架，使安全专业人员和机器学习工程师能够主动发现其生成式 AI 系统中的风险。)
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Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
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