GPT（Generative Pre-trained Transformer）作为一种先进的自然语言处理技术，正逐渐成为人工智能领域的焦点。其最主要的价值在于极大地降低了初创企业使用机器学习功能的门槛。通过GPT，企业无需庞大的数据集或复杂...

现代变压器模型在处理数据时，每个数据单元都使用相同的预测计算量，但事实上，不同数据单元的预测难度差异很大。DeepMind的最新研究突破了这一限制，允许模型在生成过程中根据数据单元的难易程度提前退出，从而减少...

ASTRA是一款基于Transformer架构的模型，其在足球比赛中识别关键时刻的能力令人瞩目。该模型针对行动定位和数据不平衡等挑战提出了有效的解决方案。通过对比赛视频的深度学习分析，ASTRA能够精确识别出比赛中的重要...

最新研究表明，一种名为'全球中心扩散变换器'（World-Centric Diffusion Transformer，简称WcDT）的技术为自动驾驶汽车的路径规划带来了革命性的创新。该技术融合了扩散模型和变换器，旨在提高自动驾驶汽车在复杂环...

科研团队近期推出了一项名为DiJiang的创新技术，旨在将现有的Transformer模型转化为更精简、更快速的版本，同时避免了重新训练模型所需的巨大成本。DiJiang技术通过优化模型结构，大幅减少了计算资源的消耗，使得Tra...

在移动设备上运行语言模型面临着延迟、带宽和功耗等多方面的挑战。本研究通过采用量化技术、移除键值缓存以及其他优化手段，成功实现了在手机上以每秒30个令牌的速度运行强大的Gemma 2B模型。这一成果比其他框架快约...

AI21实验室近日发布了一款新型语言模型——Jamba，它采用了独特的模型结构，旨在实现比Transformers更高的效率，同时保持相当的性能水平。Jamba模型的最大亮点在于其创新性地融合了MoE（Mixture of Experts）层，这使...

研究人员开发了一种名为View-Decoupled Transformer（VDT）的新型算法，用以应对通过不同摄像机视角识别个体的挑战，例如从无人机到地面摄像机的切换。VDT能够跨越视角差异，准确地识别和跟踪个体，这对于公共安全、...

韩国科学技术院(KAIST)的研究人员成功研发了C-Transformer，这是一款面向大型语言模型的超低功耗AI芯片，其能效表现显著优于Nvidia的A100 GPU。C-Transformer的问世，为AI领域的能源效率提升设立了新的标杆，有望推...

最新研究项目YOLOX-ViT在水下机器人领域中引入了一种创新的目标检测方法，该方法通过整合视觉变换器（Visual Transformers）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，显著提高了目标检测的准确性和效率。该技术的...