1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」,柏拉图又赢一回?
1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」,柏拉图又赢一回?模型架构的重要性可能远超我们之前的认知。
来自主题: AI技术研报
8295 点击 2025-12-16 14:36
模型架构的重要性可能远超我们之前的认知。
脉冲神经网络(SNN)不用再纠结二进制短板了。
一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1,我们至少可以得到三个层面的信息:主体是大象,数量有两头,环境是热带稀树草原(savanna)。然而,如果由传统的表征学习方法来处理这张图片,比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformer,往往得到的表征只会体现其主体信息,也就是会简单地将该图片归为大象这一类别。这显然是不合理的。
《自然》杂志统计了 5 个数据库,给出了论文引用 Top 25 名单。
大自然的分形之美,蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚,何恺明团队祭出「分形生成模型」,首次实现高分辨率逐像素建模,让计算效率飙升4000倍,开辟AI图像生成新范式。
大模型的人才黑洞效应,还在持续。
距离ChatGPT、GPT-4等引爆新一轮人工智能变革的时刻,已经过去了整整一年的时间。在这一年里,国内外大量公司涌入大模型的“斗兽场”,加速大模型技术的迭代与跃迁。