随着人工智能领域的不断发展，变换器（Transformers）模型在处理序列性问题方面表现出色。近期的研究表明，思维链（Chain of Thought）技术能够进一步提升变换器的效率，尤其在解决需要多步骤推理的任务时。这一方法...

现在，你可以通过在模型的首次运行中将一些懒加载移动到模型上，以极小的每秒令牌损失来显著提升模型初始化的速度。这种改进将大大提升模型运行效率，为用户带来更流畅的体验。

最近，GitHub仓库发布了一款名为minRF的新工具。这个工具主要使用了可扩展的矩形流转换器，部分用于Stable Diffusion 3。这个仓库是一种最小化实现，同时也包括muP超参数扫描功能。可扩展的矩形流转换器是一种强大的...

最近，一款名为“June”的本地语音聊天机器人引起了业界的注意。这款聊天机器人结合了Ollama、Hugging Face Transformers和Coqui TTS Toolkit的技术，实现了高效的人工智能对话功能。“June”通过这三种强大的工具，可以...

当前，大多数用于Transformers的计算花费在线性层上。这项工作利用muP和Monarch矩阵构建了一个结构化表示，不仅减少了计算量，而且比原始的密集层拥有更好的扩展规则。这项技术可以提高计算效率，降低运算成本，为AI...

近日，研究人员发现了一种针对视觉变换器（Vision Transformers）的新型安全威胁。这种被命名为“SWARM”的攻击手法，利用一个“切换令牌”秘密激活模型中的后门行为，使其对用户具有高度的隐蔽性和危险性。视觉变换器是...

理解Transformer的工作原理常常需要多次尝试。本篇博客文章通过详细解读Gemma架构，帮助读者深入理解Transformer。文章内容明了，包含了代码和图解，无论是对于初学者还是专业人士来说，都能从中获取到有价值的信息...

Mamba模型是一种先进的方法，擅长处理长序列，而不会带来传统Transformers的计算缺点。在计算机视觉领域，Mamba模型已经取得了显著的成果，并在多个应用中展现出其优越性。相比于传统的Transformers模型，Mamba模型...

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...

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...