一文看懂Mamba,Transformer最强竞争者
一文看懂Mamba,Transformer最强竞争者Mamba 虽好,但发展尚早。
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Mamba 虽好,但发展尚早。
研究发现:大模型尚无法独立学习或获得新技能。
AI 技术在辅助抗体设计方面取得了巨大进步。然而,抗体设计仍然严重依赖于从血清中分离抗原特异性抗体,这是一个资源密集且耗时的过程。
单目深度估计新成果来了!
MIT CSAIL的研究人员发现,LLM的「内心深处」已经发展出了对现实的模拟,模型对语言和世界的理解,绝不仅仅是简单的「鹦鹉学舌」。也就说,在未来,LLM会比今天更深层地理解语言。
让模型具有更加广泛和通用的认知能力,是当前人工智能(AI)领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于 Scaling Law (尺度定律) 去构建更大、更深和更宽的神经网络提升模型的表现,可称之为 “基于外生复杂性” 的通用智能实现方法。然而,这一路径也面临着一些难以克服的困境,例如高昂的计算资源消耗和能源消耗,并且在可解释性方面存在不足。
只用不到10%的训练参数,就能实现ControlNet一样的可控生成!
“FLUX在线版”,新增一系列重磅功能!
互相检查,让小模型也能解决大问题。
大模型的安全性,可以说是「有很大进步空间」。