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物理传热启发的视觉表征模型vHeat来了,尝试突破注意力机制,兼具低复杂度、全局感受野

物理传热启发的视觉表征模型vHeat来了,尝试突破注意力机制,兼具低复杂度、全局感受野

物理传热启发的视觉表征模型vHeat来了,尝试突破注意力机制,兼具低复杂度、全局感受野

如何突破 Transformer 的 Attention 机制?中国科学院大学与鹏城国家实验室提出基于热传导的视觉表征模型 vHeat。将图片特征块视为热源,并通过预测热传导率、以物理学热传导原理提取图像特征。相比于基于Attention机制的视觉模型, vHeat 同时兼顾了:计算复杂度(1.5次方)、全局感受野、物理可解释性。

来自主题: AI技术研报
8567 点击    2024-06-03 17:51
XAI有什么用?探索LLM时代利用可解释性的10种策略

XAI有什么用?探索LLM时代利用可解释性的10种策略

XAI有什么用?探索LLM时代利用可解释性的10种策略

近日,来自佐治亚大学、新泽西理工学院、弗吉尼亚大学、维克森林大学、和腾讯 AI Lab 的研究者联合发布了解释性技术在大语言模型(LLM)上的可用性综述,提出了 「Usable XAI」 的概念,并探讨了 10 种在大模型时代提高 XAI 实际应用价值的策略。

来自主题: AI资讯
6232 点击    2024-04-11 21:19