盛名一时的BERT哪去了？这个问题的答案昭示了LLM范式的转变
盛名一时的BERT哪去了？这个问题的答案昭示了LLM范式的转变编码器模型哪去了？如果 BERT 效果好，那为什么不扩展它？编码器 - 解码器或仅编码器模型怎么样了？
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8138 点击 2024-07-22 14:50
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编码器模型哪去了？如果 BERT 效果好，那为什么不扩展它？编码器 - 解码器或仅编码器模型怎么样了？
随着大语言模型展现出惊人的语言智能，各大 AI 公司纷纷推出自己的大模型。这些大模型通常在不同领域和任务上各有所长，如何将它们集成起来以挖掘其互补潜力，成为了 AI 研究的前沿课题。
大模型在语言、图像领域取得了巨大成功，时间序列作为多个行业的重要数据类型，时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期，清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练，获得了任务通用的时序分析模型，展现出大模型特有的泛化性与可扩展性
好家伙！为了揭秘Transformer内部工作原理，陈丹琦团队直接复现——
无需训练或微调，在提示词指定的新场景中克隆参考视频的运动，无论是全局的相机运动还是局部的肢体运动都可以一键搞定。
AI 代理得越来越重要，能够实现自主决策和解决问题。为了有效运作，这些代理需要一个确定最佳行动方案的规划过程，然后执行计划的行动。
Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力，在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下，这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近，英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。
近年来，人物动作生成的研究取得了显著的进展，在众多领域，如计算机视觉、计算机图形学、机器人技术以及人机交互等方面获得广泛的关注。然而，现有工作大多只关注动作本身，以场景和动作类别同时作为约束条件的研究依然处于起步阶段。
一转眼，2024 年已经过半。我们不难发现，AI 尤其是 AIGC 领域出现一个越来越明显的趋势：文生图赛道进入到了稳步推进、加速商业落地的阶段，但同时仅生成静态图像已经无法满足人们对生成式 AI 能力的期待，对动态视频的创作需求前所未有的高涨。
该文章的作者团队来自于斯坦福大学，共同第一作者团队Mert Yuksekgonul，Federico Bianchi, Joseph Boen, Sheng Liu, Zhi Huang