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神经网络通常由三部分组成：线性层、非线性层（激活函数）和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置，非线性层提升神经网络的表达能力，而标准化层（Normalization）主要用于稳定和加速神经网络训练，很少有工作研究它们的表达能力，例如，以Batch Normalization为例
多模态命名实体识别，作为构建多模态知识图谱的一项基础而关键任务，要求研究者整合多种模态信息以精准地从文本中提取命名实体。尽管以往的研究已经在不同层次上探索了多模态表示的整合方法，但在将这些多模态表示融合以提供丰富上下文信息、进而提升多模态命名实体识别的性能方面，它们仍显不足。
「微调你的模型，获得比GPT-4更好的性能」不只是说说而已，而是真的可操作。最近，一位愿意动手的ML工程师就把几个开源LLM调教成了自己想要的样子。
两年一届的ECCV录用结果终于揭晓了！刚刚，ECCV组委会公布了录用论文名单，共有2395篇论文被录用。
最近，在美国00后中爆火的Character AI，竟然把聊天机器人对话模型给「阉割」了？愤怒的年轻人们冲进社区，抱怨的声浪快要掀翻天了！而这背后，似乎还有谷歌或Meta的授意。
10万张H100卡构成的超级AI算力集群就像是现代人类文明的奇观，是人类通向AGI的钥匙。AI时代的军备竞赛已经拉开帷幕，赌注是天量的Capex支出，胜者则有机会成为AI时代的造物主。
在盖茨眼里，AI对于计算机交互的革命还没来到，但是Scaling Law似乎已经看到尽头了。
走到风口，就必须要跟风吗？
中国的大模型已经在春天了。
提前近20年预测到AGI发展现状的Ray Kurzweil又出续作《奇点更近了》，押注2045年迎来人类智能扩展百万倍新「奇点」。