在本系列的第一部分中，通过探索DeepSeek-V3的理论基础并实现关键配置元素（如旋转位置嵌入），为后续内容奠定了基础。该教程阐述了DeepSeek-V3如何...

在寻找烹饪创意时，人们常常从社交媒体和餐厅中获得灵感，保存喜欢的食物截图或照片。某机构已经构建了一项技术，让人们能够利用这些图像来查找对应的烹饪食谱。在2021...

       大模型的核心瓶颈之一是注意力机制的显存开销——标准 Transformer 要算一个 $L \times L$ 的大矩阵，序列越长越爆炸。

摘要： 大语言模型的迅猛发展深刻改变了人机交互范式。本文聚焦于支撑其核心能力的底层技术：词嵌入与自注意力机制。研究从传统稀疏表示法的局限性出发，系统对比了Wor...

当今最强大的AI工具——无论是能够总结文档、生成艺术作品、创作诗歌，还是预测极其复杂蛋白质折叠方式的工具——都依赖于“Transformer”架构。这种神经网络...

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在本教程中，探索OpenMythos的实现，这是对Claude Mythos架构的理论重构，通过迭代计算而非增加参数规模来实现更深层的推理。构建并分析使用GQA...

在今年的知识发现与数据挖掘国际会议（KDD）上，我们介绍了一种新的学习排序方法，该方法纳入了绝对反馈。它还使用了在自然语言处理中非常流行的Transformer...

2026 年，生成式人工智能已进入“长上下文时代”。从 Claude 3 的 200K tokens 到 Gemini 2 的 1M tokens，大语言模型（...

在2025年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的一篇论文中，介绍了一种新的图像分割方法，该方法能够跨不同的数据集和任务进行扩展。传统的分割模型在孤立任务...

🚀 本文收录于Github：AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助，欢迎 ⭐ Star 支持！

在提交至2025年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）的论文中，介绍了一种能跨多样化数据集和任务进行扩展的图像分割新方法。传统的分割模型在孤立任务上效果显著，但...

像BERT、GPT-2和XLNet这样的大型Transformer模型已经在几乎所有NLP排行榜上树立了新的准确率标杆。现在，通过我们开发的一个新的接口库，您可...

在自然语言理解领域，文本分类是最基础的任务。例如，用户向某智能助手发出的请求需要按领域进行分类，如天气、音乐、智能家居、信息查询等。同时，许多自然语言处理应用也...