“并行处理”的搜索结果
Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存
在近期的研究中，加拿大皇家银行 AI 研究所 Borealis AI 与蒙特利尔大学的研究者提出了一种新型序列建模方法，该方法旨在解决 Transform...
一文读懂：GPU是如何工作的？
在当前科学研究和计算领域，GPU加速计算正成为推动科技进步的关键力量。与CPU相比，GPU在处理并行任务上具有设计上的优势，这使得它们在...
原作者带队，LSTM真杀回来了！
长短时记忆（LSTM）网络自20世纪90年代引入以来，一直是深度学习领域的重要组成部分，尤其在处理序列数据方面表现出色。然而，随着可并...
硅谷最火AI搜索产品的创业经验，直戳我心
Perplexity 是一家成立不到两年的公司，以其 AI 驱动的搜索工具迅速获得市场关注。公司员工不足 50 人，但用户数已达到数千万，年度经常...
突破摩尔定律极限！Extropic发布全新热力学计算机，利用物质随机波动提升算力｜钛媒体AGI
前谷歌量子计算团队的成员创立了一家名为Extropic的新公司，旨在开发一种全新的计算方式，即利用物质随机波动驱动计算。这种计算方式超...
清华大学获芯片领域重要突破！研制全球首款大规模光芯片，成果登Science
AI的进步和发展正面临着对计算芯片性能和能效的双重挑战。特别是在追求通用人工智能（AGI）的过程中，对计算设备的要求更是严苛。OpenAI...
图解Transformer架构设计
近年来，Transformer技术在自然语言处理（NLP）领域引起了巨大关注。Transformer是一种新型架构，利用注意力机制显著提升深度学习NLP翻...
黄仁勋组局，Transformer七子首次重聚对谈 ｜ 中文实录
2017年，一篇名为《Attention is All You Need》的论文引入了基于自注意力机制的Transformer模型，这一创新架构摆脱了传统的RNN和CNN的...
当prompt策略遇上分治算法，南加大、微软让大模型炼成「火眼金睛」
摘要总结：本文探讨了大语言模型（LLMs）在处理复杂任务时的局限性，并提出了一种新的基于分治算法的提示策略（Divide-and-Conquer, DaC...
