
Transformer原作打脸DeepSeek观点?一句Wait就能引发反思,RL都不用
Transformer原作打脸DeepSeek观点?一句Wait就能引发反思,RL都不用Transformer作者Ashish Vaswani团队重磅LLM研究!简单指令:「Wait,」就能有效激发LLM显式反思,表现堪比直接告知模型存在错误。
Transformer作者Ashish Vaswani团队重磅LLM研究!简单指令:「Wait,」就能有效激发LLM显式反思,表现堪比直接告知模型存在错误。
Nemotron-H模型混合了Transformer和Mamba架构,使长文本推理速度提升3倍,同时还能保持高性能,开源版本包括8B和56B尺寸。训练过程采用FP8训练和压缩技术,进一步提高了20%推理速度
芯片架构设计的首要原则是明确取舍,决定哪些领域我们不追求卓越。
在过去的一两年中,Transformer 架构不断面临来自新兴架构的挑战。
首个基于混合Mamba架构的超大型推理模型来了!就在刚刚,腾讯宣布推出自研深度思考模型混元T1正式版,并同步在腾讯云官网上线。对标o1、DeepSeek R1之外,值得关注的是,混元T1正式版采用的是Hybrid-Mamba-Transformer融合模式——
何恺明LeCun联手:Transformer不要归一化了,论文已入选CVPR2025。
Transformer架构迎来历史性突破!刚刚,何恺明LeCun、清华姚班刘壮联手,用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层,创造了性能不减反增的奇迹。
Transformer 很成功,更一般而言,我们甚至可以将(仅编码器)Transformer 视为学习可交换数据的通用引擎。由于大多数经典的统计学任务都是基于独立同分布(iid)采用假设构建的,因此很自然可以尝试将 Transformer 用于它们。
当DeepSeek引发业界震动时,元始智能创始人彭博正专注于一个更宏大的愿景。
进入到 2025 年,视频生成(尤其是基于扩散模型)领域还在不断地「推陈出新」,各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中,长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。