最近时常被吐槽不够开源的OpenAI，突然开放了一次。今天一早，OpenAI机器学习研究员JanLeike宣布，OpenAI开放了自己内部一直用于分析Transformer内部结构的工具。GitHub链接：https://github.com/openai/transformer-debugger该项目开放才几个小时，虽然没有经过太多宣传，star数量上涨得也挺快。TransformerDebugger介绍TransformerDebugger(TDB)是OpenAI对齐团队（Superalignment）开发的一种工具，旨在支持对小体量语言模型的特定行为进行检查。据介绍，该工具把自动可解释性

今天，由Transformer作者之一AidanGomez参与创立的人工智能初创公司Cohere迎来了自家大模型的发布。Cohere推出的模型名为「Command-R」，参数量为35B，它是一个针对大规模生产工作负载的全新大语言模型研究版本。该模型属于「可扩展」模型类别，能够平衡高效率和高精度，使企业用户超越概念验证，进入生产阶段。作为一种生成模型，Command-R针对检索增强生成（RAG）等长上下文任务以及使用外部API和工具进行了优化。该模型旨在与自家行业领先的嵌入（Embed）和重新排序（Rerank）模型配合使用，为RAG应用程序提供一流的集成，并在企业用例中具有出色表现。就其架构而

我正在Java平台上开发一个实时战略游戏克隆，我有一些概念性的问题关于放置在哪里以及如何管理游戏状态。游戏使用Swing/Java2D作为渲染。在目前的开发阶段，没有模拟，也没有人工智能，只有用户可以改变游戏的状态(例如，build/拆除建筑物、增减生产线、组装车队和设备)。因此，游戏状态操作可以在事件分派(dispatch)线程中执行，无需任何渲染查找。游戏状态还用于向用户显示各种聚合信息。但是，由于我需要引入模拟(例如，建筑进度、人口变化、舰队移动、制造过程等)，在Timer和EDT中更改游戏状态肯定会减慢渲染速度。假设模拟/AI操作每500毫秒执行一次，我使用SwingWorke

原始题目：Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting中文翻译：Informer:超越有效变换器进行长序列时间序列预测发表时间：2021-05-18平台：ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence文章链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17325开源代码：https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020摘要许多现实世界的应用都需要

在引入Java内存模型之后，Swing准则被更改为声明任何Swing组件都需要在EDT上实例化，以避免出现未发布的实例状态。我在任何地方都找不到的是，类加载是否也必须在EDT上进行，或者我们可以在后台线程中预加载关键的Swing类吗？Sun/Oracle对此有任何官方声明吗？是否有任何已知的类保持非线程安全静态状态，因此需要在EDT上加载？解决Nemi问题的说明:这是一个实际问题。我们应用程序启动时间的很大一部分花在了EDT上的类加载和字体/图像加载上。其中大部分可以归因于Swing和相关库。这是一些背景:与许多其他Swing应用程序一样，在启动时我们会预先构建许多表单，以使UI更具响

（DiTs）ScalableDiffusionModelswithTransformers文章目录（DiTs）ScalableDiffusionModelswithTransformers论文概述DiffusionTransformers实验参考文献引用：[1]PeeblesW,XieS.Scalablediffusionmodelswithtransformers[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision.2023:4195-4205.论文链接：(ICCV2023)https://arxiv.org

我已经阅读了很多关于Swing、线程、invokeLater()、SwingWorker等的内容，但我似乎无法理解所有这些，所以我试图创建一个非常简单的程序来阐明。我看过很多例子，但似乎没有一个能说明我正在尝试做的事情。这是我在示例中尝试做的事情。我有一个按钮和一个标签，当我单击该按钮时，我希望程序暂停3秒，然后再向标签的文本附加一个句点。在那3秒内，我希望GUI正常显示并继续响应额外的点击。这是我写的:importjavax.swing.SwingWorker;publicclassNewJFrameextendsjavax.swing.JFrame{privatejavax.swi

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3.4Transformer模型Transformer模型是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。它因其对序列数据进行高质量表示而闻名，并且比传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等序列模型表现得更好。3.4.1背景介绍Transformer模型最初是由Vaswanietal.在2017年提出的[1]。在此之前，RNN和CNN已被广泛用于处理序列数据。然而，这两类模型存在一些局限性。RNN难以捕捉长期依赖关系，而CNN则无法利用全局信息。Transformer模型利用了自注意力机制，解决了这些问题，并取得了突破性

MaskGIT:MaskedGenerativeImageTransformer公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要3.方法3.1训练中的掩蔽视觉标记建模（MaskedVisualTokenModeling，MVTM）3.2迭代解码3.3掩蔽设计4.实验0.摘要生成式Transformer 在计算机视觉社区中经历了迅速的流行增长，用于合成高保真度和高分辨率的图像。然而，迄今为止最好的生成式Transformer 模型仍然将图像简单地视为一系列标记，并按照光栅扫描顺序（即逐行）顺序解码图像。我们发现这种策略既不是最优的，也不是高效的