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5 天
昔日王者RNN模型卷土重来,欲与Transformer一较高下
当年Jürgen ...
7 天
图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed?
机器之心报道编辑:佳琪、蛋酱自从 Transformer 模型问世以来,试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。这次登场的选手,不仅要挑战 Transformer ...
14 天
突破性进展:人工智能在自然语言处理领域的革命性创新
总的来说,AI在自然语言处理领域的进步不仅促进了科学技术的发展,也深刻影响了我们与计算机的互动方式。随着深度学习、预训练模型和多模态学习的持续发展,NLP的应用领域将不断扩展,未来将为社会经济的发展带来更多机遇。在这个信息化、智能化的时代,理解和应用这些技术,无疑是推动人类进步的重要一步。 返回搜狐,查看更多 ...
2 天
Jurgen、曼宁等大佬新作:MoE重塑6年前的Universal Transformer,高效升级
7 年前,谷歌在论文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer。 就在 Transformer 提出的第二年,谷歌又发布了 Universal Transformer (UT)。
14 天
智能科技的跃进:人工智能在自然语言处理领域的创新与未来
在过去的几十年里,人工智能(AI)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。自然语言处理是计算机科学和语言学的交叉学科,旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展,NLP的应用范围不断扩大,从简单的文本分析到复杂的对话系统,AI正在改变我们与计算机互动的方式。
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1 天
AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
在人工智能飞速发展的今天,AI产品正逐渐渗透到我们生活的方方面面,从智能助手到自动驾驶,AI的应用正不断拓宽我们的想象边界。但构建一个成功的AI产品并非易事,它需要深入理解AI产品的架构和开发流程。AI对我们来说已经不算是新鲜词了,尤其是ChatGP ...
5 天
智能语言模型的革命:深度学习如何变革自然语言处理
在过去的数十年中,语言模型经历了从简单的统计方法到复杂的深度学习技术的蜕变,引领着自然语言处理(NLP)领域的革命。这一变革源于计算能力的飞速提升和大数据的广泛应用,促使研究者们探索更为高级的算法和架构。回顾历史,最初的语言模型如n-gram模型主要依赖于概率统计,这些模型在处理语言时存在明显的局限性,例如对长距离依赖的处理能力不足。然而,随着互联网的普及和数据的积累,研究者们逐渐转向更复杂的统计 ...
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12 天
2024诺贝尔物理奖获得者里,为何有一位计算机科学家
他进一步分析称,两位获奖者都是"超级大牛",霍普菲尔德是物理学家,他发明了一种能够保存和重新创建模式的网络,他的工作启发了RNN(循环神经网络),包括再后来发展起来的LSTM(长短记忆网络)和Transformer;辛顿对这一轮AI发展的贡献更大,包 ...
10 天
雷军也成了AI语音的受害者?
2018年,有一则新闻,今日头条的创始人张一鸣发表了一封公开信,回应“内涵段子”被关停的事件。在信中,他提到为了弥补算法和机器审核的不足,需要加强人工运营和审核,将6000人的审核团队扩大到10000人。
10 天
雷军,可能有点心烦......
Are you ok,内容属性不强,本身没什么恶意,也不会引发误会,最多让本人觉得有点尴尬;雷军甚至还幽默地回应过,还把版权买下来,从营销的角度来看,这反而成了一种正面的宣传。
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