近日，一项名为低至高多级Transformer（Low-to-high Multi-Level Transformer）的新技术针对当前视觉Transformer（ViT）在图像超分辨率任务中存在的复杂性和效率低下问题提出了创新解决方案。该技术通过优化Transfor...

本文深入探讨了图Transformer这一新兴技术架构，及其与图神经网络(GNN)的对比关系。作为图表示学习领域的最新进展，图Transformer通过自注意力机制直接建模图中节点间的全局依赖关系，突破了传统GNN基于局部邻域聚合...

法国人工智能研究机构Kyutai最新推出突破性语音互译系统，该系统基于多流Transformer架构，可实现高保真度的实时语音到语音翻译。该技术突破传统文本中转翻译模式，直接在声学层面进行跨语言转换，并保持原说话者的...

DeepSeek作为少数几家在生成模型底层架构上持续创新的开放模型提供商之一，其研究成果并非依赖于简单的算力堆砌，而是基于对Transformer架构的深刻理解。DeepSeek的研究团队在Transformer的框架内进行了多项优化，使...

理解Transformer的工作原理常常需要多次尝试。本篇博客文章通过详细解读Gemma架构，帮助读者深入理解Transformer。文章内容明了，包含了代码和图解，无论是对于初学者还是专业人士来说，都能从中获取到有价值的信息...

ASTRA是一款基于Transformer架构的模型，其在足球比赛中识别关键时刻的能力令人瞩目。该模型针对行动定位和数据不平衡等挑战提出了有效的解决方案。通过对比赛视频的深度学习分析，ASTRA能够精确识别出比赛中的重要...

人工智能领域的领先企业xAI近日宣布，已将其拥有3140亿参数的Mixture-of-Experts模型——Grok-1的权重和架构公开。Grok-1采用JAX编写，并融入了现代Transformer架构，包括GeGLU、ROPE、三明治范数等先进技术。此次公开...

KV缓存的量化是Transformer架构的一个技术细节，它使其在推理时使用更少的内存。量化是在最小损失质量的情况下缩小浮点精度。