现有的大模型几乎都是在Tranformer的基础上开发的，可以说Tranformer就是大模型的基石。这篇文章 […] ...

注意力机制的本质是一种“数据依赖的加权平均”，是一种灵活、高效的全局池化操作。它的提出不仅是技术上的突破，也反映了人类认知的深刻影响。正如 Andrej Karpathy 所评价的：“注意力是一种重大解锁，是神经网络架构设计的一次飞跃。” ...

大模型并不是一项“新的技术”，其所依赖的Transformer架构早在2017年就已问世，并以“Attenti […] ...

这篇开创性的论文介绍了基于Transformer的深度学习架构。Transformer彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，它的自注意力机制也被广泛应用于计算机视觉等其他领域，并对AI研究产生了深远影响，成为了AI发展史上的一个里程碑。截至今天，这篇 ...

周期性现象广泛存在，深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一，许多规律都显式或隐式地包含周期性，例如，天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波，以及数学运算和逻辑推理等。

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年发表的里程碑式论文《Attention Is All You ...

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范玮 投稿量子位 | 公众号 QbitAI 无需Transformer，简单滤波器即可提高时间序列预测精度。 由国家信息中心、牛津大学、北京理工大学、同济大学、中国科学技术大学等机构的团队提出了一个FilterNet。 目前已被NeurlPS ...

引言在生命科学的领域，DNA曾被誉为生命的“天书”，承载了生物体所有的遗传信息。然而，如何解读这本“天书”，从中提取关键的生物学信息，一直是科学界面临的巨大挑战。从基因表达到增强子活性，再到与疾病相关的遗传变异，这些复杂的分子表型背后隐藏着大量的规律 ...