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关键词: Transformer,深度学习,LLM,RNN

状态空间模型正在兴起，注意力是否已到尽头？

关键词: SpeechGPT,自回归语音建模,模型训练,智能涌现,深度学习,自然语言处理

伴随着生成式深度学习模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经经历了根本性的转变，从有监督训练的专门模型，转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型

关键词: DeepZero,深度学习,模型训练

今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 ，本文被 ICLR 2024 接收，代码已开源。

关键词: AI,人工智能,深度学习

人工智能，即大家说的AI（Artificial Intelligent），当属最热门的技术之一。今天站在嵌入式的角度给大家分享一下人工智能包含的一些要点。

关键词: AI论文,AI学术,深度学习

在 AI 领域，推特博主的影响力可能比想象中要大。

关键词: Transformer,注意力模型,TEFDTA

药物与靶标之间的结合亲和力的预测对于药物发现至关重要。然而，现有方法的准确性仍需提高。另一方面，大多数深度学习方法只关注非共价（非键合）结合分子系统的预测，而忽略了在药物开发领域越来越受到关注的共价结合的情况。

关键词: 图灵奖,计算机科学,深度学习

2023 ACM Fellow正式揭榜！今年共有68人评选为ACM Fellow，图灵奖三巨头，万维网之父位列其中。另外，清华马维英、微软高剑峰等14位华人纷纷入选。

关键词: 文生图,AI绘图,扩散模型,InstantID

主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。

关键词: 尤洋团队,AI训练,ICLR,InfoBatch

用剪枝的方式加速AI训练，也能实现无损操作了，只要三行代码就能完成！今年的深度学习顶会ICLR上，新加坡国立大学尤洋教授团队的一项成果被收录为Oral论文。

关键词: AI算力,GPU,AI模型训练

本文介绍了为什么在AI计算中要使用GPU，以及GPU与CPU的区别和作用。GPU具备强悍的并行计算能力，适合处理大量高强度并行计算任务，包括深度学习算法。