革命新架构掀翻Transformer!无限上下文处理,2万亿token碾压Llama 2
革命新架构掀翻Transformer!无限上下文处理,2万亿token碾压Llama 2继Mamba之后,又一敢于挑战Transformer的架构诞生了!
继Mamba之后,又一敢于挑战Transformer的架构诞生了!
多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而,当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制
脑机接口最新进展登上Nature子刊,深度学习三巨头之一的LeCun都来转发。
如何复盘大模型技术爆发的这一年?除了直观的感受,你还需要一份系统的总结
现今,机器学习(ML),更具体地说,深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中,训练数据首先被收集和策划,然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 模型
从国际顶流 GPT-4 128K、Claude 200K 到国内「当红炸子鸡」支持 200 万字上下文的 Kimi Chat,大语言模型(LLM)在长上下文技术上不约而同地卷起来了
提出图像生成新范式,从预测下一个token变成预测下一级分辨率,效果超越Sora核心组件Diffusion Transformer(DiT
以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果
通过这项技术,能使transformer大模型在有限的计算资源 条件下,处理无限长度的输入。
风格化图像生成,也常称为风格迁移,其目标是生成与参考图像风格一致的图像。