论文题目：PreferenceTransformer:ModelingHumanPreferencesusingTransformersforRL，ICLR2023，5668，poster。pdf：https://arxiv.org/pdf/2303.00957.pdfhtml：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2303.00957openreview：https://openreview.net/forum?id=Peot1SFDX0项目网站：https://sites.google.com/view/preference-transformerGitHub
英伟达的GPU正在吞噬这个世界。科技公司对英伟达的超级计算GPU有着近乎无尽的需求。不再是那个只为游戏显卡提供图形渲染服务的英伟达，现在的英伟达利用他的GPU开创了一个新时代：人类能够与计算机对话，计算机能够回应人类。而最终，计算机甚至可能超越人类。WIED最近对黄仁勋进行了一次专访，在访谈过程中，老黄用自己的幽默和智慧回答了几乎一切关于自己和英伟达过去和未来的问题。61岁的老黄穿着他标志性的皮夹克和极简主义黑色运动鞋出现。他说，他讨厌星期一的早晨，因为他周日也要工作一整天，这让他在一周的开始就已经感到很疲惫了。2012年，一小群研究人员推出了使用GPU而非CPU来运行代码的开创性图像识别系统
这一次，谷歌DeepMind在基础模型方面又有了新动作。我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。不过近年来，深度学习和NLP都以Transformer架构为主，该架构融合了多层感知器（MLP）和多头注意力（MHA）。Transformer已经在实践中实现了比RNN更好的性能，并且在利用现代硬件方面也非常高效。基于Transformer的大语言模型在从网络收集的海量数据集上进行训练，取得了显著的成功。纵然取得了很大的成功，但Transformer架构仍有不足之处，比如由于全局注意力的二次复杂性，
Transformer又又又被挑战了！这次的挑战者来自大名鼎鼎的谷歌DeepMind，并且一口气推出了两种新架构，——Hawk和Griffin。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.19427这种将门控线性RNN与局部注意力混合在一起的模型新架构的表现相当亮眼。首先，同为线性RNN架构的Griffin，凭借着1/2的训练数据，在所有评测中全面优于之前大火的Mamba。更重要的是，Griffin将模型成功扩展到了14B，做到了Mamba想做却没能做的事。其次，面对基于Transformer架构的模型，Griffin则凭借着1/6的训练数据，打平甚至超越了同等参数量的Ll
MambaMamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesMambaMamba摘要背景存在的问题本文的做法实验结果文章内容Transformer的缺点Structuredstatespacesequencemodels(SSMs)介绍本文的工作模型介绍StateSpaceModelsSelectiveStateSpaceModels本文的灵感来源ImprovingSSMswithSelectionEfficientImplementationofSelectiveSSMsASimplifiedSSMArchitectureSel
继续写：https://blog.csdn.net/chenhao0568/article/details/134920391?spm=1001.2014.3001.5502词嵌入模型（WordEmbeddingModels）如Word2Vec,GloVe词嵌入模型，如Word2Vec和GloVe，是自然语言处理（NLP）领域的关键技术。它们的主要作用是将文字（特别是词汇）转换为计算机能够理解的数值形式。这些数值形式被称为“嵌入”（embeddings），它们捕捉了词汇的语义和语境信息。Word2VecWord2Vec是最著名的词嵌入方法之一。它由Google的研究团队开发，主要有两种模型结构
【Flink-1.17-教程】-【四】FlinkDataStreamAPI（2）转换算子（Transformation）【基本转换算子、聚合算子】1）基本转换算子（map/filter/flatMap）1.1.映射（map）1.2.过滤（filter）1.3.扁平映射（flatMap）2）聚合算子（Aggregation）2.1.按键分区（keyBy）2.2.简单聚合（sum/min/max/minBy/maxBy）2.3.归约聚合（reduce）数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。1）基本转换算子（map/filte
论文笔记：DeformableDETR-可变形注意力机制——DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION综述主要思想方法可变注意力模块多尺度可变注意力模块可变形的TF编码器总结综述论文题目：《DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION》会议时间：ICLR2021论文地址：https://openreview.net/pdf?id=gZ9hCDWe6ke源码地址：https://github.com/fundamentalv
AIGC专栏9——ScalableDiffusionModelswithTransformers（DiT）结构解析学习前言源码下载地址网络构建一、什么是DiffusionTransformer(DiT)二、DiT的组成三、生成流程1、采样流程a、生成初始噪声b、对噪声进行N次采样c、单次采样解析I、预测噪声II、施加噪声d、预测噪声过程中的网络结构解析i、adaLN-Zero结构解析ii、patch分块处理iii、Transformer特征提取iv、上采样3、隐空间解码生成图片类别到图像预测过程代码学习前言近期Sora大火，它底层是DiffusionTransformer，本质上是使用Tran
出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳扩散模型在图像生成领域有着难以撼动的地位，而其通常都选择了卷积U-Net作为主干模型。那么在其他领域大杀四方的Transformers在扩散模型中是否还有用武之地呢？基于这一想法，DiT（DiffusionTransformer）利用transformer结构探索了一种新的扩散模型。它不仅继承了Transformer模型类的优秀扩展特性，性能还优于先前使用U-Net的模型。研究表明，扩散模型可以成功地用transformer替换U-Net主干。另外，它还证明了网络复杂性与样本质量之间存在很强的相关性。通过简单地扩展DiT并训练具有高容量主干的潜在扩散模
