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RockAI國內(nèi)首個「非Transformer架構(gòu)大模型」Yan通過網(wǎng)信辦備案
上海巖芯數(shù)智人工智能科技有限公司的Yan架構(gòu)大模型成功通過《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》備案，這是國內(nèi)首個非Transformer架構(gòu)大模型通過備案。Yan模型簡介Yan架構(gòu)大模型是國內(nèi)首個非Transformer架構(gòu)、非Attention機制的大模型。Yan架構(gòu)大模型的備案通過是RockAI踐行使命的重要里程碑，未來，我們期待Yan架構(gòu)大模型在更多設(shè)備單元部署應(yīng)用，讓群體智能引領(lǐng)走向通用人工智能，與合作伙伴一起，領(lǐng)先一步開拓更加廣闊的市場空間。
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薦 英偉達(dá)nGPT重塑Transformer，AI訓(xùn)練速度暴增20倍！文本越長，加速越快
【新智元導(dǎo)讀】LLM訓(xùn)練速度還可以再飆升20倍!英偉達(dá)團(tuán)隊祭出全新架構(gòu)歸一化Transformer，上下文越長，訓(xùn)練速度越快能維持原有精度。AI的未來，或許就此改寫......最近，英偉達(dá)團(tuán)隊拋出的一枚重磅炸彈，提出了全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——歸一化Transformer，基于超球面進(jìn)行表示學(xué)習(xí)。下圖6展示了，注意力模塊和MLP模塊的特征學(xué)習(xí)率，應(yīng)用于MLP中間狀態(tài)的縮放因子，應(yīng)用于QK點積之前?
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薦 AI解決132年數(shù)學(xué)難題！Transformer成功尋找新的李雅普諾夫函數(shù)，三體問題相關(guān)
訓(xùn)練Transformer，用來解決132年的數(shù)學(xué)世紀(jì)難題!如何判斷一個動力系統(tǒng)是否穩(wěn)定?Meta和巴黎理工學(xué)院團(tuán)隊攜手提出SymbolicTransformer，直指這一經(jīng)典難題的核心:發(fā)現(xiàn)新的全局李雅普諾夫函數(shù)。從牛頓、拉格朗日到龐加萊，無數(shù)科學(xué)家傾力研究三體問題的長期穩(wěn)定性，卻始終無法給出一個通用的判定方法。作者巴黎師范教授AmauryHayat表示，幾年前剛開始這個項目時，作為一個年輕天真?
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薦 清華微軟最新力作：用物理學(xué)革新Transformer注意力，「大海撈針」精度暴漲30%！
【新智元導(dǎo)讀】隨著諾貝爾物理學(xué)獎頒給了「機器學(xué)習(xí)之父」GeoffreyHinton，另一個借鑒物理學(xué)概念的模型架構(gòu)也橫空出世——微軟清華團(tuán)隊的最新架構(gòu)DifferentialTransformer，從注意力模塊入手，實現(xiàn)了Transformer的核心能力提升。隨著近些年來NLP領(lǐng)域研究的不斷深入，我們逐漸發(fā)現(xiàn)，Transformer架構(gòu)中出現(xiàn)的幻覺問題，以及各種下游任務(wù)中的性能不足，都或多或少與注意力缺陷有關(guān)。他的研究興趣是大語言模型的骨干網(wǎng)絡(luò)、長序列的建模和推理，以及大語言模型在其他領(lǐng)域的應(yīng)用。
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「群體智能」劍指AGI革命！國產(chǎn)架構(gòu)挑戰(zhàn)Transformer霸權(quán)，首款非Attention模型更新
通往AGI終極之路，是什么?這世界，沒有一個完整的定義，也沒有具體的答案。此前曝出的OpenAI秘密路線圖，將通往AGI目標(biāo)劃分五級。在Yan系列智慧生態(tài)的基礎(chǔ)上，持續(xù)的群體進(jìn)化將成為可能，最終繪制出「群體智能」的未來藍(lán)圖。
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GPT-4o不會數(shù)r，被外國小哥原地逼瘋！ 谷歌論文揭秘Transformer「數(shù)不到n」
提示工程師RileyGoodside小哥，依然在用「Strawberry里有幾個r」折磨大模型們，GPT-4o在無限次PUA后，已經(jīng)被原地逼瘋!相比之下，Claude堅決拒絕PUA，是個大聰明。谷歌最近的論文也揭示了本質(zhì)原因:LLM沒有足夠空間，來存儲計數(shù)向量。這表明在計數(shù)任務(wù)中，我們可能需要借助于不具有相同限制的工具，例如代碼解釋器等。
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薦 Transformer作者預(yù)警：只賣模型玩不過OpenAI！
Transformer八子中最年輕的AidanGomez在最新的采訪中感嘆:谷歌版的AidanGomez，是給AI領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)影響的Transformer作者之一。現(xiàn)在的AidanGomez，是估值飆升55億美元的Cohere公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO。所以我認(rèn)為我們的首要任務(wù)應(yīng)該是提高生產(chǎn)力和增長。
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薦 語言圖像模型大一統(tǒng)！Meta將Transformer和Diffusion融合，多模態(tài)AI王者登場
【新智元導(dǎo)讀】就在剛剛，Meta最新發(fā)布的Transfusion，能夠訓(xùn)練生成文本和圖像的統(tǒng)一模型了!完美融合Transformer和擴散領(lǐng)域之后，語言模型和圖像大一統(tǒng)，又近了一步。真正的多模態(tài)AI模型，可能很快就要來了!Transformer和Diffusion，終于有了一次出色的融合。他在卡耐基梅隆大學(xué)語言技術(shù)研究所獲得博士學(xué)位，師從EduardHovy教授，并在上海交通大學(xué)獲得了計算機科學(xué)碩士和學(xué)士學(xué)位?
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薦 Transformer“貢獻(xiàn)最大”作者，重返谷歌出任Gemini聯(lián)合技術(shù)主管
出任Gemini聯(lián)合技術(shù)主管!這就是Transformer“貢獻(xiàn)最大”作者NoamShazeer，重返谷歌后的最新動向。據(jù)TheInformation的更多爆料，Shazeer將與谷歌AI主管JeffDean和DeepMind首席科學(xué)家OriolVinyals，一起致力于Gemini的開發(fā)。這也讓人不得不感慨，即使是AI搜索，在盈利模式上還是和傳統(tǒng)搜索一樣，都得靠廣告。
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薦 6700萬參數(shù)比肩萬億巨獸GPT-4！微軟MIT等聯(lián)手破解Transformer推理密碼
「因果推理」絕對是當(dāng)前GenAI熱潮下的小眾領(lǐng)域，但是它有一個大佬級的堅定支持者——YannLeCun。他在推特上的日常操作之一，就是炮轟Sora等生成模型，并為自己堅信的因果推理領(lǐng)域搖旗吶喊。受JudeaPearl愿景的啟發(fā)，這項工作代表著一個潛在的新科學(xué)前沿——因果關(guān)系研究和語言模型的交叉點上。
