Meta旗下FAIR研究团队在arXiv最新论文中提出重大架构革新，通过名为Dynamic Tanh（DyT）的逐元素操作替代传统归一化层，使Transformer模型在保持性能的同时摆脱了对归一化层的依赖。这种S型曲线模拟技术能够自然复现...

在神经架构搜索（NAS）的创新工作中，引入了一种图神经网络（GNN）预测器，这种预测器可以提高识别特定任务的最优神经网络配置的效率。GNN预测器通过理解神经网络的图结构，从而可以更有效地预测神经网络的性能，这...