继VAE之后,Adam也拿到了ICLR 时间检验奖,OpenAI联创两次获奖
ICLR 2025 宣布 Adam 算法和 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 分获时间检验奖一、二名。Adam 是深度学习领域应用最广泛的优化算法之一,而 Transformer 论文则较早引入注意力机制。
ICLR 2025 宣布 Adam 算法和 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 分获时间检验奖一、二名。Adam 是深度学习领域应用最广泛的优化算法之一,而 Transformer 论文则较早引入注意力机制。
ICLR 2025时间检验奖揭晓,Adam优化器和注意力机制分别由Jimmy Ba、Yoshua Bengio领衔的两篇2015年论文摘得冠军与亚军。Adam让大模型训练更快更稳;注意力机制为Transformer奠定基础并广泛应用于各类AI模型。
VecSetX:一种先进的向量集合表示方法,采用多层注意力机制提升性能,引入SDF回归替代传统分类,并使用Flash Attention加速训练。
Meta发布的Llama4系列模型包括多模态MoE架构、超长上下文支持和优化的注意力机制。通过原生多模态预训练融合方法、轻量级后训练策略等创新技术提升了模型能力。
前苹果ASIC架构师Nils Graef与UC伯克利本科生Andrew Wasielewski提出Slim Attention,通过只存储K而不直接存储V实现更少的内存占用和更高精度。
人工智能工具MindLLM能将fMRI数据转化为自然语言文本,显著提升脑科学研究水平,但引发隐私保护、责任归属及伦理道德等多方面问题。
最近,DeepSeek团队发表的论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》引起广泛关注。该文由DeepSeek创始人梁文锋亲自署名。NSA(Natively Sparse Attention)通过动态分层稀疏策略、粗粒度token压缩和细粒度token选择,显著提升了长文本处理速度,并在多个任务中超越了传统注意力模型。