ETH Zurich
CVPR 24|ETH Zurich等团队:重新定义小样本3D分割任务,新基准开启广阔提升潜力!
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:[email protected];[email protected]该文章的第一作者安照崇,目前在哥本哈根大学攻读博士学位,导师为Serge Belongie。他硕士毕业于苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich),在硕士期间,他在导师Luc Van Go
6/24/2024 11:25:00 AM
机器之心
简化版Transformer来了,网友:年度论文
从大模型的根源开始优化。Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度 Transformer 架构的一种简单方法是将多个相同的 Transformer 「块」(block)依次堆叠起来,但每个「块」都比较复杂,由许多不同的组件组成,需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。自从 2017 年 Transformer 架构诞生以来,研究者们基于其推出了大量衍生研究,但几乎没有改动过 Transformer 「块」。那么问题来了,标准 Transformer 块是否可以简化?在最
11/28/2023 3:08:00 PM
机器之心
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
智能体
技术
Gemini
马斯克
英伟达
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
腾讯
Agent
Claude
芯片
Stable Diffusion
具身智能
蛋白质
xAI
开发者
生成式
人形机器人
神经网络
机器学习
3D
AI视频
RAG
大语言模型
Sora
研究
百度
生成
GPU
字节跳动
工具
华为
AGI
计算
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
亚马逊
DeepMind
AI模型
特斯拉
场景
深度学习
Transformer
架构
MCP
Copilot
编程
视觉