人类大脑会产生神经波，但其具体功能尚未明了。科研人员通过训练序列模型利用已知产生相似波动的动力学，发现这些神经波可能帮助我们的大脑同时进行记忆和计算。这项研究可能对我们理解大脑如何处理和存储信息提供新...

研究人员已经开发出一种新型的轻量级神经网络，名为RepViT。该网络通过整合轻量级视觉变换器（Vision Transformers）和传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）的高效设计元素而形成。这项技术的开发，...

Composer是一个PyTorch库，可以使你以更快的速度、更低的成本和更高的准确性训练神经网络。

最近，研究人员发现文本图像模型（如Stable Diffusion）可以具有紧急对应关系检测能力。这些对应关系是图像中的语义特征，即表示相同的事物，例如人的鼻子，动物的耳朵，汽车的轮胎等。通过巧妙的算法，可以从各种图...

近日，谷歌通过基因搜索算法和海量TPU的使用，开发出了一种新的模型——Brainformer，其收敛速度比传统的Transformer模型快5倍，推理速度快2倍。这种模型使用了MoE模块和一些其他巧妙的技巧，充分发挥了TPU的强大性能...

最近一项研究发现，人类听取简单声音时产生的脑电波与分析相同声音的神经网络产生的信号非常相似，这表明自然和人工神经网络在学习语言时的方式非常相似。 该研究还发现了以下三点核心内容： - 人类的大脑和人工神...

### 内容摘要： - Transformer已经取代循环神经网络成为大多数文本处理任务的主要工具。 - 由于架构的限制，这些Transformer很昂贵且上下文受限。 - RWKV是一种具有注意力变体的模型，它声称结合了Transformer和循...

近日，来自加拿大滑铁卢大学的研究人员提出了一种新的处理长篇文本的方法。他们利用图神经网络和新的注意力机制，以便更好地理解句子之间的关系，从而提高了自然语言处理模型的性能。 该研究的核心内容包括： - 长...