自从 Transformer 模型问世以来，试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手，不仅要挑战 Transformer 的地位，还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表，图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。
来自主题: AI技术研报
3648 点击 2024-10-14 15:42
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自从 Transformer 模型问世以来，试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手，不仅要挑战 Transformer 的地位，还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表，图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。
在用模拟环境训练机器人时，所用的数据与真实世界存在着巨大的差异。为此，李飞飞团队提出「数字表亲」，这种虚拟资产既具备数字孪生的优势，还能补足泛化能力的不足，并大大降低了成本。
是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」？他表示：「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言，表征也依然有用。基于此，他们提出了 REPA，即表征对齐技术，其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」
传统的歌声任务，如歌声合成，大多是在利用输入的歌词和乐谱生成高质量的歌声。随着深度学习的发展，人们希望实现可控和能个性化定制的歌声生成。
1%的合成数据，就让LLM完全崩溃了？ 7月，登上Nature封面一篇论文证实，用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」，9次迭代后就会让模型原地崩溃。
计算资源并非性能提升的唯一途径：Arvind Narayanan 认为，仅仅增加计算资源并不总是能带来模型性能的等比提升。目前，数据量正逐渐成为限制AI发展的主要瓶颈。
5 大证据显示，LLM 在推理复杂问题时非常脆弱。
谁更懂AI训练，是人类还是AI自己？
在当今的人工智能领域，Transformer 模型已成为解决诸多自然语言处理任务的核心。然而，Transformer 模型在处理长文本时常常遇到性能瓶颈。传统的位置编码方法，如绝对位置编码（APE）和相对位置编码（RPE），虽然在许多任务中表现良好，但其固定性限制了其在处理超长文本时的适应性和灵活性。
不百分百还原出虚拟场景，效果反而更好。