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Transformer能否推理引争议,DeepMind连夜更新论文开源数据集:Transformer真的很强
雷锋网
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25天前
DeepMind闷声干大事,悄悄训练了一个大小只有270M的Transformer模型,居然不需要搜索,就能实现大师级的下棋水平。这几天的推特因为这篇2月份发布的论文吵得不可开交,DeepMind团队也赶紧放出了更新后的论文版本,开源了有关数据集和代码,对网上的争议做了回应。最开始,有位网友分享了DeepMind的这项
「群体智能」剑指AGI革命!国产架构挑战Transformer霸权,首款非Attention模型更新
砍柴网
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1月前
通往AGI终极之路,是什么?这世界,没有一个完整的定义,也没有具体的答案。此前曝出的OpenAI秘密路线图,将通往AGI目标划分五级。而「草莓」o1模型出世,代表着第二级已经实现。李飞飞估值10亿美金独角兽World Labs,将「空间智能」看作通向AGI重要的桥梁。他们计划打造出「大世界模型」(LWM),通过对世界建
长电科技车载芯片先进封装方案推动BEV + Transformer扩大应用
砍柴网
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6月前
智能驾驶通过搭载先进传感器、控制器、执行器等装置,融合信息通信、物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术,实现车内外,以及车辆间的智能信息交换、共享、协同控制功能,与智能公路和辅助设施共同组成智能移动空间和应用终端的新一代智能出行系统。 随着 汽车 智能驾驶的进一步普及和发展,相关技术迎来了快速
Arm全新NPU性能提升4倍,支持Transformer,边缘生成式AI时代指日可待
雷锋网
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7月前
生成式AI在经历了火热的百模大战之后,开始进入落地阶段。以工业机器视觉、可穿戴设备和消费者机器人为代表的边缘应用,无疑是生成式AI落地的重要场景。本周,Arm宣布推出了性能相比前代提升4倍的Arm Ethos-U85神经网络处理器 (NPU),这是一款硬件支持Transformer 架构和卷积神经网络 (CNN)的AI
谁将替代 Transformer?
雷锋网
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7月前
【雷峰网 (公众号:雷峰网) 】2017年谷歌发表的论文《Attention Is All You Need》成为当下人工智能的一篇圣经,此后席卷全球的人工智能热潮都可以直接追溯到 Transformer 的发明。 Transformer 由于其处理局部和长程依赖关系的能力以及可并行化训
黄仁勋对话 Transformer 八子:大模型的起源、现在和未来
极客公园
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8月前
随着新一波 AI 浪潮席卷而来,英伟达突破 2 万亿美元市值成为最炙手可热的科技公司,今年 GTC 大会俨然成为年度最受关注的科技行业盛会。四天的数百场主题分享中,英伟达创始人黄仁勋和 Transformer 八子的对谈,无疑是最受关注的场次之一。因为某种意义上,双方正是这波 AI 浪潮的奠基人。谷歌大脑团队 2017
马斯克让盗梦空间成真?初创公司用Transformer诱导清醒梦,Neuralink技术操控梦境效果惊人
砍柴网
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1年前
这个名为「先知」的初创公司,希望开发出一种可穿戴设备,让你体验在清醒梦中醒来的感觉……《盗梦空间》要成真了?你是否曾有过在自己梦中醒来的奇怪经历?那时,你还没有完全清醒,能感觉到周围有一个梦境,但你已经有足够的意识,来控制幻影的一部分。对于大约一半的成年人来说,这种「清醒梦」有着非凡的意义,根据调查,他们一生中至少做过
Transformer诞生六周年:在它之后世界地覆天翻
虎嗅网
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1年前
本文来自微信公众号:品玩 (ID:pinwancool),作者:Neil Shen,原文标题:《ChatGPT的“底座”Transformer诞生六周年:在它之后世界地覆天翻》,头图来自:unsplash理解了人类的语言,就理解了世界。一直以来,人工智能领域的学者和工程师们都试图让机器学习人类的语言和说话方式,但进展始
Regression Transformer:一种将回归抽象为条件序列建模问题的方法 - IT思维
IT思维
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1年前
公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 编辑 | 萝卜皮自然科学中的生成模型已经取得了巨大进步,但它们的可控性仍然具有挑战性。分子、蛋白质生成模型的一个巨大缺陷是缺少连续属性的归纳偏差。IBM 欧洲研究院和苏黎世联邦理工学院的研究人员提出了 Regress
Meta AI团队新成果!150亿参数Transformer模型对原子级蛋白质结构进行进化尺度预测 - IT思维
IT思维
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1年前
公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 编辑 | 萝卜皮人工智能有可能在进化的规模上开启对蛋白质结构的洞察力。直到 2022 年才有可能将蛋白质结构预测扩展到 2 亿个编目蛋白质。对大规模基因测序实验揭示的呈指数增长的数十亿蛋白质序列的结构进行表征,需要在
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