
北大林宙辰团队全新混合序列建模架构MixCon:性能远超Mamba
北大林宙辰团队全新混合序列建模架构MixCon:性能远超Mamba在自然语言处理、语音识别和时间序列分析等众多领域中,序列建模是一项至关重要的任务。然而,现有的模型在捕捉长程依赖关系和高效建模序列方面仍面临诸多挑战。
在自然语言处理、语音识别和时间序列分析等众多领域中,序列建模是一项至关重要的任务。然而,现有的模型在捕捉长程依赖关系和高效建模序列方面仍面临诸多挑战。
挑战Transformer,MIT初创团队推出LFM(Liquid Foundation Model)新架构模型爆火。
随OpenAI爆火的CoT,已经引发了大佬间的激战!谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称:CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终,CoT会是通往AGI的正确路径吗?
Transformer 是现代深度学习的基石。传统上,Transformer 依赖多层感知器 (MLP) 层来混合通道之间的信息。
本文引入了 Transfusion,这是一种可以在离散和连续数据上训练多模态模型的方法。
你敢想,AI 已经不满足只做程序员了,如今又向架构师这一进阶职业发起挑战。
Agent的记忆实现和调用是提高Agent智能水平的关键。
超越Transformer和Mamba的新架构,刚刚诞生了。斯坦福UCSD等机构研究者提出的TTT方法,直接替代了注意力机制,语言模型方法从此或将彻底改变。
Transformer很强,Transformer很好,但Transformer在处理时序数据时存在一定的局限性。
多模态大模型,也有自己的CoT思维链了! 厦门大学&腾讯优图团队提出一种名为“领唱员(Cantor)”的决策感知多模态思维链架构,无需额外训练,性能大幅提升。