Modern life makes us tired, right? But research from societies in Africa and South America suggests people in the ancient ...

DyT适用于注意力块、FFN块和最终归一化层，尽管它可能看起来像是激活函数，但在这篇研究中不会改变原始架构中激活函数的任何部分，网络的其他部分也保持不变。

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。

【新智元导读】 Transformer架构迎来历史性突破！刚刚， 何恺明 LeCun、清华姚班刘壮联手，用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层，创造了性能不减反增的奇迹。

机器之心报道机器之心编辑部何恺明又双叒叕发新作了，这次还是与图灵奖得主 Yann LeCun 合作。这项研究的主题是没有归一化层的 Transformer（Transformers without Normalization），并已被 CVPR ...

前Salesforce首席科学家、搜索引擎You的CEO Richard Socher也表示，这项成果加强了他之前的假设——原始的Transformer只是众多等效神经结构之中的一个。 选取ViT、wav2vec 2.0和DiT三种训练好的网络，对每个网络采样一个小批量样本进行前向传播，测量LayerNorm层在可学习仿射变换前的输入和输出，建立输入输出元素的一一对应关系，从而直接可视化两者关系。

就在今天，字节豆包大模型团队在 arxiv 上发布了一篇技术报告，完整公开了文生图模型技术细节，涵盖数据处理、预训练、RLHF 在内的后训练等全流程模型构建方法，也详细披露了此前大火的文字精准渲染能力如何炼成。