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。

#康哥带你记单词#第25天，休息是为了更好的出发，如果学累了不妨休息一下，别硬撑。再鸡血的人也有累的时候，我们不是机器。等你休息好了，恢复元气后，继续踏上战场，继续战斗。

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。

IT之家 3 月 12 日消息，今天，豆包大模型团队正式发布文生图技术报告，首次公开 Seedream 2.0 图像生成模型技术细节，覆盖数据构建、预训练框架、后训练 RLHF 全流程，针对 Seedream 2.0 ...

汽车行业正逐步向新架构迈进。 软件定义汽车 (SDV) 多年来一直让汽车公司的营销人员感到焦虑，尽管他们普遍认同其发展方向，但在采用速度和途径上却存在分歧。 对于大多数 OEM ...

最近主管政府效率部（DOGE）的富商马斯克（Elon Musk）与多位内阁成员发生口角，其原因可能源自马斯克开除太多联邦员工，这也让川普告诫他「留住好人才」，对此，有反对DOGE的律师与联邦员工认为，马斯克与其DOGE部 ...