Tag: ai-operators
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【AI 工业核题 I3】投机解码（Speculative Decoding 验证与接收拒绝）（Speculative Decoding Verification & Accept/Reject）深度实现与原理解析
小草稿模型极速猜测 K 步，大目标模型单次并行前向验证，保证输出数学分布 100% 无损等价。
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【AI 工业核题 I2】大模型生成采样器（Temperature + Top-K + Top-P）（LLM Generation Sampler (Temperature, Top-K & Top-P)）深度实现与原理解析
现代大模型输出控制核心三剑客，温度调节概率尖锐度，Top-K 截断前 K 项，Top-P 动态核采样累计概率。
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【AI 工业核题 I1】INT8 仿射与对称量化（Scale 与 Zero-Point）（INT8 Affine & Symmetric Quantization）深度实现与原理解析
模型推理加速标配，浮点 FP32 到低位整数 INT8 的映射与反量化重构。
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【AI 工业核题 H6】Ring All-Reduce 环形集合通信算法（Ring All-Reduce Distributed Communication）深度实现与原理解析
百度与 NCCL 分布式训练通信基石，将 N 块 GPU 组织为逻辑环，Scatter-Reduce 与 All-Gather 达到通信带宽理论极限。
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【AI 工业核题 H5】PyTorch 混合精度训练循环骨架（AMP GradScaler）（PyTorch Automatic Mixed Precision (AMP) Workflow）深度实现与原理解析
大厂面试手撕训练骨架标准答案，显式呈现 autocast 上下文、动态损失缩放与跳步更新。
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【AI 工业核题 H4】EMA（模型权重指数移动平均）（Exponential Moving Average (EMA) of Weights）深度实现与原理解析
平滑权重震荡的泛化神器，生成模型（Diffusion）与自监督学习（BYOL/MoCo）标配。
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【AI 工业核题 H3】梯度全局范数裁剪（clip_grad_norm_）（Gradient Clipping by Global Norm）深度实现与原理解析
大模型对抗梯度爆炸的生命线，计算所有参数梯度的全局 L2 范数并按比例等比缩放。
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【AI 工业核题 H2】学习率调度：Linear Warmup + Cosine Annealing（Learning Rate Scheduler: Linear Warmup & Cosine Decay）深度实现与原理解析
现代大模型训练标准范式，初始线性预热保护随机权重，后续余弦退火平滑收敛到极小值。
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【AI 工业核题 H1】Adam 与 AdamW 优化器（解耦权重衰减）（Adam & AdamW Optimizer from Scratch）深度实现与原理解析
现代深度学习优化器之王，一阶动量二阶方差偏差校正，AdamW 正确解耦 L2 权重衰减。
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【AI 工业核题 G6】ViT Patch Embedding（图片切片投影与序列化）（Vision Transformer (ViT) Patch Embedding）深度实现与原理解析
An Image is Worth 16×16 Words 原理，将 2D 图像划分为小切片并展平成 1D Token 序列，单次卷积等价实现。