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當今的去噪擴散模型并非傳統(tǒng)意義上的“去噪”。它們并不直接預測干凈的圖像。相反，神經網絡預測的是噪聲或帶噪聲的量。 ResNet 之父、麻省理工副教授何愷明新論文發(fā)現(xiàn)了這一問題。預測干凈數(shù)據(jù)和預測帶

何愷明 2025-12-01

編輯重點君 11月24日，斯坦福大學教授、World Labs創(chuàng)始人李飛飛參加播客訪談，詳細闡述了她對空間智能（Spatial Intelligence）的構想，并討論她與楊立昆在世界模型（Worl

AI 人工智能李飛飛 2025-11-26

自動駕駛中常提的Transformer本質上是一種神經網絡結構，最早在自然語言處理里火起來。與卷積神經網絡（CNN）或循環(huán)神經網絡（RNN）不同，Transformer能夠自動審視所有輸入信息，并動態(tài)

Transformer 駕駛注意力 2025-11-17

近年來，隨著ChatGPT、Claude、文心一言等大語言模型在生成文本、對話交互等領域的驚艷表現(xiàn)，“Transformer架構是否正在取代傳統(tǒng)深度學習”這一話題一直被持續(xù)討論。特別是在自動駕駛領域，

Transformer 模型自動駕駛 2025-08-14

前言：大語言模型（LLMs）規(guī)模龐大但效率低下的問題長期備受關注。盡管模型參數(shù)持續(xù)增長，其在長文本處理中的性能衰減、計算資源消耗等問題始終未能有效解決。谷歌DeepMind最新提出的MoR架構，可能為

電子工程谷歌 2025-07-25

介紹Transformer的發(fā)明最近取代了自然語言處理的世界。transformers是完全無視傳統(tǒng)的基于序列的網絡。RNN是用于基于序列的任務(如文本生成,文本分類等)的最初武器。但是,隨著LSTM和GRU單元的出現(xiàn),解決了捕捉文本中長期依賴關系的問題

Transformer 情感分類 2021-02-20

當我們在翻譯軟件上輸入 “Transformer is a novel neural network architecture based on a self－attention mechanism”

谷歌 Transformer 多語種互譯 2020-11-05

在本文中，我想在不作太多技術細節(jié)的情況下，解釋作者提交給2021 ICLR會議的新論文“an－image－is－worth－16x16－words－transformers－for－image－recognition－at－scale”的研究成果（目前為止匿名）

圖像縮放 2020-10-31

BEV+Transformer