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与其颠覆Transformer,不如专注改良 Attention?

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深度学习领域围绕着如何改进 Transformer 架构的讨论从未停歇。此前,许多研究者试图寻找能够完全替代 Transformer 的新架构,以解决其在计算效率和内存占用方面的局限性。然而,随着研究的深入,继续使用Transformer但改进注意力机制(Attention Mechanism)的做法又开始升温。

大厂、AR 厂商们扎堆 AI 眼镜产品,仅为了数据积累能活到下一轮吗?

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近期,AI 眼镜产品在 CES2025 上爆火,百度、阿里等国内大厂也在陆续涌进 AI 眼镜赛道。

合成数据,能与不能?

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合成数据的优势涵盖可以大规模生成,可定制,可避开敏感信息,适应多模态学习和可帮助 AI Alignment 等。在2024年里,合成数据似乎开始兑现潜力,绕开模型崩溃的障碍,有望真正开始解决数据稀缺的问题。

黄仁勋「看中」的14款人形机器人,国产占据近半壁江山?

icon01.17

近日,2025 年度 Consumer Electronics Show(CES)在美国拉斯维加斯会展中心举办。英伟达 CEO 黄仁勋在 CES 2025 的一场主题演讲中提到,「机器人技术领域,特别是人形机器人和通用机器人技术,即将迎来 ChatGPT 时刻般的突破。」

AI 时代下,2025 年有哪些关键法律问题?

icon01.17

DENTONS 律师事务所近期发布了一份名为《Global AI trends report: key legal issues for 2025》的报告,全面地介绍了在人工智能技术发展的趋势下,所带来的主要法律和风险趋势变化。

No More Next-Token Prediction?

icon01.10

Meta 的研究者在 2024 年 12 月发布了多项工作中探索了模型的潜在空间(Latent Space),试图通过改变潜空间的排列方式,彻底改变模型的思维表征,进而实现更符合人类思维方式的推理。对潜在空间探索的背景部分原由在于,当前所有开源、闭源的 LLM 均缺乏在抽象层面、独立于特定语言或模态的信息处理和生成的显式分层结构。

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夜深时分,与AI亲人们重逢
夜深时分,与AI亲人们重逢

现代生活几乎必然让我们留下庞大的数字档案——短信、照片、社交媒体帖子,而我们也开始思考它们在对抗失去、寄托哀思中应该扮演什么角色。