有点感觉像是为了V4版本的预热了。毕竟不到三个月的时间，突然就更新了OCR-2版本，这速度也太快了把。不由得让我想起了OpenAI的翁家翌对DeepSeek这个公司的评价：面对中国公司DeepSeek的竞争，OpenAI内部真正感到压力的不是对方的算法创新，而是其惊人的内部迭代速率。当你的对手能够以十倍于你的速度完成训练、验证、调整 ...

This paper presents a unified Vision-Language Pre-training (VLP) model. The model is unified in that (1) it can be finetuned for either vision-language generation (e.g., image captioning) or ...

谷歌这波像开了「大小号双修」：前脚用 Gemini 把大模型战场搅翻，后脚甩出两位端侧「师兄弟」：一个走复古硬核架构回归，一个专职教 AI「别光会聊，赶紧去干活」。手机里的智能体中枢，要开始卷起来了。 谷歌是真的底蕴深厚啊～ 刚刚在「大模型」领域用 ...

随着5G 国际标准的出炉，Polar码顺利入选控制信道编码方案，世界上各大通信设备生产商便开始基于标准设计基站和终端产品。 我们明白，从纯算法到实现工程化，中间还有很长一段路要走。一方面，我们需要保证算法的性能良好；另一方面，便于硬件实现。

Transformer架构自诞生以来，便以其强大的灵活性和模块化设计，深刻地影响了人工智能领域的发展。从最初的BERT到如今的GPT-4，不同的结构变体在各自擅长的领域大放异彩。本文将深入探讨Transformer的四大主流结构，并重点分析Decoder-only结构在大语言模型中的崛起 ...

了解了 Transformer 的大体流程后，肯定有很多同学会好奇，上文只说了编码和解码，那 Transformer 到底是如何做到的这些呢？先别急，我们再回到文章的一开始的 Transformer 架构图，可以看到在 Encoder、Decoder 内部都拥有着两个非常重要的模块，Multi-Head-Attention 模块和 ...

在上一篇文章中介绍了大模型的嵌入和向量，这一篇来介绍一下大模型的经典架构之Transformer架构的编码器和解码器。 像很多人一样，一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据；所以，今天我们就来深入了解一下Transformer ...

本篇我们将对大模型的训练阶段进行初步了解，同时部署一个T5模型进行试用体验。 大模型的三大架构 大模型（如大型语言模型）的架构通常有多种类型，以下是三种主要的架构： Encoder-Decoder 架构 架构：由两个主要部分组成：编码器 （Encoder） 和 ...

2.将上述语音信号作 -律非均匀量化编码与解码，并分别采取以下各种不同编解码方案 对编码范围内小信号或大信号都采用等量化级进行量化 ,因此小信号的“信号与量化噪声比”小 ,而大信号的“信号与量化噪声比”大 ,这对小信号来说是不利的。为了提高小 ...

【新智元导读】前谷歌科学家Yi Tay重磅推出「LLM时代的模型架构」系列博客，首篇博文的话题关于：基于encoder-only架构的BERT是如何被基于encoder-decoder架构的T5所取代的，分析了BERT灭绝的始末以及不同架构模型的优缺点，以史为鉴，对于未来的创新具有重要意义。