「Transformer网络」共找到 515 篇相关文章
牛芯半导体完成UB协议IP互通验证
近日,牛芯半导体搭载自研控制器IP的原型验证平台,与万里眼标准UB网络测试仪完成对接,标志其自研UB控制器IP在协议一致性上迈出关键一步,为生态伙伴开展兼容性验证提供范本。
大模型的第一性原理:(二)信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文,探讨语义向量化原理,分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题,向量化与信号处理、信息论联系紧密。
AI 群星闪耀之前,商汤先相信那群少年
文章讲述商汤奖学金支持青年科研者的故事。自2017年设立,已资助280位本科生,在他们未成名时给予信任与支持,不仅是奖金,还提供资源和网络,获奖者们正从不同方向推动AI发展。
揭秘 | 桥梁缺陷检测新突破:模型压缩42%,精度几乎不掉
全国公路桥梁超百万座,传统人工巡检效率低且有安全风险,现有深度学习检测模型体积大、计算量高。研究团队提出LBSD - YOLO网络,通过创新实现轻量化,实验显示模型瘦身但性能不减,有重要应用价值。
腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开:560B 参数混合 Mamba 架构,自适应长短链融合
日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型,有自适应长短思维链机制,总参 560B。在多榜单成绩亮眼,多语种和多任务处理能力强,还介绍了核心创新、训练策略等。
为Token付费是一件很愚蠢的事情,用户应该为智能付费丨RockAI刘凡平@MEET2026
RockAI创始人刘凡平在量子位MEET2026大会提出,AI下一阶段要让模型“活起来”,实现硬件觉醒。他认为为Token付费愚蠢,应关注端侧智能,突破Transformer和反向传播算法,群体智能是迈向通用人工智能新路径。
提示工程死亡?不,它刚刚重生为计算科学:一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫,因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架,揭示提示是信息选择器,优化提示可使推理性能提升超50%,将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
5亿买一个域名,这个币圈狠人,想让你60秒拥有自己的AI贾维斯
币圈狠人Kris Marszalek豪掷7000万美元购入AI.com域名,打破人类域名交易纪录。他坚信这是通往AGI的入场券,想借此推个人AI智能体,构建去中心化网络,但此举是豪赌还是愚蠢仍未知。
豆包,成了人人可用的办公 Agent
作者使用新版豆包工作任务模式,用它分析宇树科技招股书、采集舆情信息,体验云电脑接力等。指出其亮点如云端本地可切换、Skill 生态丰富,也提到云网络限制、手机端无停止按钮等不足。
AI下半场的「Game Changer」,直让老外惊呼「Amazing」
海外社交媒体热议中国电信的智传网(AI Flow)技术,它是人工智能与通信网络交叉领域关键技术,可实现智能传递和涌现。该技术由李学龙教授团队打造,其报告受关注,能破AI普及困局。