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今天凌晨3点,全球社交巨头Meta分享了一个创新研究——Memorylayers。Transformer架构的预训练大模型在存储、查询数据时,随着参数的变大对算力的需求呈指数级增长。这样的设计既简化了维护流程,又提高了系统的灵活性和适应性。
上海岩芯数智人工智能科技有限公司的Yan架构大模型成功通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案,这是国内首个非Transformer架构大模型通过备案。Yan模型简介Yan架构大模型是国内首个非Transformer架构、非Attention机制的大模型。Yan架构大模型的备案通过是RockAI践行使命的重要里程碑,未来,我们期待Yan架构大模型在更多设备单元部署应用,让群体智能引领走向通用人工智能,与合作伙伴一起,领先一步开拓更加广阔的市场空间。
谷歌终于更新了Transformer架构。最新发布的Mixture-of-Depths,改变了以往Transformer计算模式。这篇论文目前被引次数超过3500次,论文核心定义了Inductivebias概念。
SnapVideo是一个视频优先的模型,通过延伸EDM框架系统地解决视频生成领域的挑战,如运动保真度、视觉质量和可扩展性。该模型利用帧间的冗余信息,提出了一个可伸缩的transformer架构,将空间和时间维度作为一个高度压缩的1D潜在向量,从有效地进行空间时间联合建模,合成时间连贯性强、运动复杂的视频。现在就访问SnapVideo官方网站,体验视频合成Transformer架构的引领技术�
灵活视觉变换器是一种全新的Transformer架构图像生成模型,专门设计用于创造没有分辨率和宽高比限制的图像。相较于传统将图像视为固定分辨率网格的方法,FiT将图像视为一系列可变大小的图像块。FiT的问世将为图像生成领域带来新的可能性,为用户提供更加灵活多样的图像生成体验。
美国芯片初创公司EtchedAI近日宣称,他们成功开创了一项新的技术,将Transformer架构直接“烧录”到了芯片中,创造出了世界上最强大的专门用于Transformer推理的服务器Sohu。这项技术可以运行万亿参数的模型,甩英伟达几百条街。这一突破性技术的问世,将为Transformer架构的应用带来新的可能性。
Meta的研究者发表了一项关于Transformer架构的新研究,提出了一种名为System2Attention的全新注意力机制。该研究旨在解决大型语言模型在推理能力上的不足,特别是在处理复杂任务时可能出现的错误。S2A的引入为解决当前LLM推理能力不足的问题提供了一种创新性的解决方案。