近日，谷歌通过基因搜索算法和海量TPU的使用，开发出了一种新的模型——Brainformer，其收敛速度比传统的Transformer模型快5倍，推理速度快2倍。这种模型使用了MoE模块和一些其他巧妙的技巧，充分发挥了TPU的强大性能...

最近一项研究发现，人类听取简单声音时产生的脑电波与分析相同声音的神经网络产生的信号非常相似，这表明自然和人工神经网络在学习语言时的方式非常相似。 该研究还发现了以下三点核心内容： - 人类的大脑和人工神...

### 内容摘要： - Transformer已经取代循环神经网络成为大多数文本处理任务的主要工具。 - 由于架构的限制，这些Transformer很昂贵且上下文受限。 - RWKV是一种具有注意力变体的模型，它声称结合了Transformer和循...

近日，来自加拿大滑铁卢大学的研究人员提出了一种新的处理长篇文本的方法。他们利用图神经网络和新的注意力机制，以便更好地理解句子之间的关系，从而提高了自然语言处理模型的性能。 该研究的核心内容包括： - 长...

新闻内容： - HDR-NeRF是一种新型的图像生成技术，可以生成高质量的高动态范围图像。 - 这项技术是通过将神经网络与辐射场建模相结合来实现的，可以在各种光照条件下生成细节丰富的图像。 - HDR-NeRF技术可能被用于...

新闻内容： - 深度学习是一种人工智能技术，可以通过模拟人脑神经网络的方式进行学习和决策。 - 深度学习的应用范围非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。 - 深度学习的核心是神经网络，通过不断...

本文是一篇采访亚马逊的两位杰出科学家Sudipta Sengupta和Dan Roth的转录，谈论机器学习技术。在谈话中，两位科学家帮助解密了从单词表示到定制硅上的专业计算等一切事项。从2019年以来，神经网络架构Transformers已...