
何恺明LeCun联手改造Transformer!9行代码替代归一化层,性能不减还加速
何恺明LeCun联手改造Transformer!9行代码替代归一化层,性能不减还加速何恺明LeCun联手:Transformer不要归一化了,论文已入选CVPR2025。
何恺明LeCun联手:Transformer不要归一化了,论文已入选CVPR2025。
Transformer架构迎来历史性突破!刚刚,何恺明LeCun、清华姚班刘壮联手,用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层,创造了性能不减反增的奇迹。
在 ChatGPT 爆火两年多的时间里,大语言模型的上下文窗口长度基准线被拉升,以此为基础所构建的长 CoT 推理、多 Agent 协作等类型的高级应用也逐渐增多。
乙巳新春,中国的推理大模型DeepSeek R1火爆全球。作为一款在推理能力上媲美OpenAI的o1且收费标准远低于o1的国产大模型,DeepSeek一时间在国内刮起一股扑面而来的全民AI风潮,并不令人意外,但这款来自大厂体系外创业团队的开源大模型,经由数位外国商界领袖与技术大佬口碑相传并最终形成在外国新闻媒体上“刷屏”的效果,则是非常耐人寻味了。
本文介绍了一项突破性的AI推理技术创新——思维草图(SoT)框架。该框架从人类认知过程中获取灵感,通过一个200M大小的路由模型将LLM引导到概念链、分块符号化和专家词汇三种推理范式,巧妙地解决了大语言模型推理过程中的效率瓶颈。
CVPR 2025,混合新架构MambaVision来了!Mamba+Transformer混合架构专门为CV应用设计。MambaVision 在Top-1精度和图像吞吐量方面实现了新的SOTA,显著超越了基于Transformer和Mamba的模型。
当涉及到空间推理任务时,LLMs 的表现却显得力不从心。空间推理不仅要求模型理解复杂的空间关系,还需要结合地理数据和语义信息,生成准确的回答。为了突破这一瓶颈,研究人员推出了 Spatial Retrieval-Augmented Generation (Spatial-RAG)—— 一个革命性的框架,旨在增强 LLMs 在空间推理任务中的能力。
大语言模型(LLMs)在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色,但其安全性问题也引发了广泛关注。
AI引用正确率仅有4.2- 18.5%,用Deep Research就提高了引用正确率吗?似乎用Think&Cite框架的SG-MCTS和过程奖励机制PRM可以解决引用问题,生成可信内容。
随着图像编辑工具和图像生成技术的快速发展,图像处理变得非常方便。然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影(操作痕迹),这些伪影可分为语义和非语义特征。