摘要： 大语言模型的迅猛发展深刻改变了人机交互范式。本文聚焦于支撑其核心能力的底层技术：词嵌入与自注意力机制。研究从传统稀疏表示法的局限性出发，系统对比了Wor...

当今最强大的AI工具——无论是能够总结文档、生成艺术作品、创作诗歌，还是预测极其复杂蛋白质折叠方式的工具——都依赖于“Transformer”架构。这种神经网络...

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在本教程中，探索OpenMythos的实现，这是对Claude Mythos架构的理论重构，通过迭代计算而非增加参数规模来实现更深层的推理。构建并分析使用GQA...

在今年的知识发现与数据挖掘国际会议（KDD）上，我们介绍了一种新的学习排序方法，该方法纳入了绝对反馈。它还使用了在自然语言处理中非常流行的Transformer...

2026 年，生成式人工智能已进入“长上下文时代”。从 Claude 3 的 200K tokens 到 Gemini 2 的 1M tokens，大语言模型（...

在2025年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的一篇论文中，介绍了一种新的图像分割方法，该方法能够跨不同的数据集和任务进行扩展。传统的分割模型在孤立任务...

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在提交至2025年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）的论文中，介绍了一种能跨多样化数据集和任务进行扩展的图像分割新方法。传统的分割模型在孤立任务上效果显著，但...

像BERT、GPT-2和XLNet这样的大型Transformer模型已经在几乎所有NLP排行榜上树立了新的准确率标杆。现在，通过我们开发的一个新的接口库，您可...

在自然语言理解领域，文本分类是最基础的任务。例如，用户向某智能助手发出的请求需要按领域进行分类，如天气、音乐、智能家居、信息查询等。同时，许多自然语言处理应用也...

Transformer是一种神经网络架构，因其能够识别长距离依赖关系，在自然语言处理任务中已被证明极为有用。例如，它可以识别出在包含单词"rented"的句子中...

基于Transformer架构的大型机器学习模型最近在视觉和语言任务上展现出卓越的性能。然而，这类大模型通常因速度问题难以满足实时应用需求，因此实际系统常采用知...

我们很高兴地宣布，Thinc PyTorch层现已支持Metal Performance Shaders。这使得在苹果芯片Mac的GPU上运行基于spaCy T...

Transformer 的编码器是整个模型的“理解中枢”，它就像一位专业的文本分析师，专门负责 深度解读输入序列（比如一句话或一段文字），并为其中的每个词元（T...