“残差神经网络发明人”、麻省理工学院副教授何恺明与图灵奖得主、“卷积网络之父”Yann LeCun的最新合作论文提出“无需归一化的Transformer”,目前已入选CVPR 2025,该发现有望进一步改进AI模型性能,给开发者们带来新思路。
来自Meta AI的华人科学家刘壮团队,联合AI大神何恺明, 图灵奖得住Yann LeCun等大牛搞了个大新闻——他们的最新论文证明了:Transformer ...
过去十年,归一化层已经巩固了其作为现代神经网络最基本组件之一的地位。这一切可以追溯到 2015 年批归一化(batch ...
在最新突破性研究中,何恺明与Yann LeCun这对神级搭档惊艳世界,他们通过仅仅9行代码成功去除了Transformer模型中的归一化层,且模型性能非但没有下降,反而得到了提升。这一创新成果来自于纽约大学、Meta、麻省理工学院等多家顶尖学术机构的共同努力,研发出一种不依赖于传统归一化层的新型技术。
在当今的科技前沿,人工智能(AI)正在以前所未有的方式改变我们的生活。特别是最近,著名科学家Yann LeCun在对DeepSeek的评价中强调了这一技术的深远影响。他指出,DeepSeek不仅是一项出色的研究成果,其开源特性也使得全球科研人员能够共享知识,推动更广泛的技术进步。在此背景下,DeepSeek的出现标志着AI技术的一次重大革新,其潜力不容忽视。
来自MSN17 天
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