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浙大提出Translution，提升ViT、GPT性能
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AI 摘要
浙大等提出Translution，融合自注意力和卷积优势，在ViT和GPT架构下提升性能。但它对算力要求高，或加剧AI领域‘贫富差距’。
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浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
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