何恺明LeCun联手改造Transformer!9行代码替代归一化层,性能不减还加速
何恺明和LeCun团队提出替代Transformer归一化层的DyT方法,其性能达到或超过标准Transformer。通过几行PyTorch代码实现,适用于多种任务和模型架构。
何恺明和LeCun团队提出替代Transformer归一化层的DyT方法,其性能达到或超过标准Transformer。通过几行PyTorch代码实现,适用于多种任务和模型架构。
Karpathy 认为强化学习早期决策是一个错误,并认为 LeCun 对强化学习的态度一直正确。LeCun 历年推崇的关键技术有无监督学习、自监督学习、Energy-Based SSL 和 Objective-Driven AI,他认为强化学习存在局限性,不适合作为实现人类水平智能的主要方法。