“隐藏状态”的搜索结果
新架构RNN反超Transformer：每个隐藏状态都是一个模型，一作：从根本上改变语言模型
一项新的架构TTT（Test-Time Training）向现有的Transformer模型发起了挑战，提出了一种在测试时也能学习的模型，旨在从根本上改变语言...
MUMU：用文本、图像引导，多模态图像生成模型
AIGC领域的专业社区专注于微软、OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大型语言模型（LLM）的发展和应用落地，致力于LLM的市场研究和AIGC开...
大模型最强架构TTT问世！斯坦福UCSD等5年磨一剑， 一夜推翻Transformer
斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校、加州大学伯克利分校和Meta的研究人员提出了一种名为测试时间训练层（Test-Time-Training layers，TT...
Transformer本可以深谋远虑，但就是不做
这篇报道探讨了语言模型是否会规划未来token的问题。研究发现，虽然Transformer有能力预测未来token，但在实践中并不会这样做。人类在使...
DenseMamba：大模型的DenseNet时刻，Mamba和RetNet精度显著提升
华为诺亚方舟实验室的研究者们提出了一种名为DenseSSM的新方法，用于改进状态空间模型（SSM）中的隐藏信息流动。DenseSSM通过在不同层之...
谷歌送出新年大礼！官宣发布 TensorFlow GNN 1.0：用于构建大规模图神经网络，可动态和交互采样
图神经网络（GNN）是一种强大的技术，用于处理图形数据，能够利用图的连接性和节点与边上的输入特征。GNN可以应用于整个图、单个节点或...
