Transformer

在人工智能的广阔领域，各类模型各司其职，共同推动着技术的进步。卷积神经网络（CNN）以其强大的图像处理能力，在图像识别、视频分析和图像分类等任务中展现出卓越的性能。循环神经网络（RNN）则擅长处理时...

本文探讨了将ResNet卷积神经网络与Transformer架构融合的创新方法。首先，我们深入剖析了ResNet的核心构造，涵盖其特征提取组件及预训练参数设置。随后，针对图像数据的独特性，我们精心设...

Hello! My name is Yi, and I am a language model based on the transformers architecture developed by ...

视觉Transformer（ViTs）在计算机视觉领域引发了最新且最重要的突破。其高效设计大多以计算复杂度的间接指标，即浮点运算数（FLOPs）为指导，然而，该指标与吞吐量等直接指标之间存在明显差距。...

在北京某顶级医院的神经外科，一场由AI引领的医疗革新正悄然改变着传统医疗格局。一位主任医师将一例涉及多脑区浸润的胶质母细胞瘤病例输入至DeepSeek系统，仅30秒，系统便生成了详尽的诊断方案，不仅...

认识AI大模型家族 AI是什么？机器学习是什么？这些概念构成了AI大模型家族的基础。让我们逐一探讨这些核心知识点。 AI与机器学习 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在让计算机系统模拟人类的智...

智源研究院在2023年7月13日宣布了一个重大突破，其「悟道·视界」研究团队成功开发并开源了Emu模型——首个实现从多模态输入到多模态输出的「全能高手」。这一模型不仅在性能上超越了DeepMind的F...

在增强现实(AR)和人工智能(AI)的交汇点上，Meta的研究人员通过Transformer技术，开创了一种新颖的场景理解方法——SceneScript。这项技术以其70M的参数量，通过编码器-解码器...

AI科学家：迈向全自动化开放式科学发现 人工通用智能的一个重大挑战是开发能够进行科学研究和发现新知识的智能体。尽管当前的前沿模型已用于辅助人类科学家，如头脑风暴、编写代码或预测任务，但它们仅完成了科学...

利用AI进行设计，用户可以通过简单的几步操作，快速生成符合需求的视觉作品。比如，输入主题、选择风格，AI便能自动推荐相关的元素与布局。不同于传统设计需要的专业知识，AI允许用户仅通过关键词就能达成设计...

对于Mem这款重塑用户信息搜集和整合的工具，市场上存在两种截然不同的观点：有人认为它仅是一款独特的笔记应用，而另一些人则视其为AIGC时代应用层的典范。本文基于个人调研报告，深入剖析了这家公司的独特...

标题：OpenAI的Sora：视频生成领域的新变革 自2023年2月16日OpenAI发布Sora以来，该领域再次迎来了巨大的变革。Sora的发布不仅让Google发布的Gemini 1.5黯然失色，...