近年来,尽管大语言模型(LLMs )在规模和性能上取得显著进展,其本质仍是静态系统——一旦预训练结束,参数即固定不变,无法持续学习或积累新知识。目前,LLMs ...
“Transformer完全不能支撑我们下一步,尤其是在Agent时代走向下一步。”12月18日,90后AI大牛、阶跃星辰首席科学家张翔雨公布了自己最新的研究结论,直指当前AI领域核心架构Transformer的技术瓶颈。
如果说传统的 Transformer 是一个只有短期记忆的“单核处理器”,那么 HOPE 更像是一个符合神经科学原理的“双重记忆大脑”。它通过两个组件,复刻了类似生物大脑中海马体(Hippocampus)与大脑皮层(Cortex)的协作机制 。
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Self-attention in transformers simplified for deep learning
We dive deep into the concept of Self Attention in Transformers! Self attention is a key mechanism that allows models like ...
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Transformer decoders explained step-by-step from scratch
Transformers have revolutionized deep learning, but have you ever wondered how the decoder in a transformer actually works?
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