机械可解释性是通过将神经网络分解为更可解释的子部分来理解神经网络的过程。不幸的是,神经元本身往往不可解释。有一些深层次的原因,如叠加,导致了这个挑战。Anthropic公司的这项工作使用稀疏自编码器从一层Trans...
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Read More在机器人行业中,一个机器人的策略是指引其行为的算法。这种策略通常与其任务特定型的机器人紧密相连,这使得机器人很难进行适应性修改。然而,谷歌最新的工作研究推出了一种单一的策略,这一策略包含550亿个参数,...
Read More你的AI应用需要从其他API获取数据,你将如何得到它?大多数开发者都会费力地通过脚本和众多文档页来建立一个两周后就可能出故障的流水线。如果你能在没有API问题的情况下,以10倍的速度构建复杂的自动化工作流,你会...
Read More最新的研究成果Transformer-VQ,是一种全新设计的Transformer,由于其独特的基于向量的键和缓存功能,使得处理注意力的速度得到了显著的提升。这种新型的Transformer设计,不仅提高了处理速度,同时也保持了数据的准...
Read More近几周出现的最酷、最简洁的视觉论文之一。视觉变换器使用“无用”的像素值作为存储全局信息的地方,这使得注意力映射变得难以解读。然而,如果你向词汇表中加入一个简单的 [reg] 标记,模型就会使用它,而不会将信息...
Read More嘉宾作者Dan Kraemer在为Crunchbase News撰写的文章中,详细解释了他如何运用人工智能技术来构思下一个大创意。他的方法论源自对AI技术的深入理解和独特见解。他认为,AI技术的发展已经到了一个非常成熟的阶段,可以...
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