随着 人工智能 技术的不断发展， 人体姿态识别 技术将朝着更智能化、更精准化的方向发展。未来，多模态融合、 深度学习 ...

为此，Mamba作者AIbert Gu联合CMU的Sukjun Hwang、Cartesia Al的Brandon Wang提出了动态分块机制，能自动学习内容和上下文相关的分割策略，并将其整合到分层网络 ...

上海交通大学团队近日发布了名为 BriLLM的全新大语言模型，引发了业界对 Transformer架构未来发展方向的广泛关注。这款模型以人类大脑的全局工作机制为灵感，试图解决现有 ...

编者语：后台回复“入群”，加入「智驾最前沿」微信交流群近年来，随着ChatGPT、Claude、文心一言等大语言模型在生成文本、对话交互等领域的惊艳表现，“Transformer架构是否正在取代传统深度学习”这一话题一直被持续讨论。特别是在自动驾驶领 ...

受此启发，赵海团队提出了一种 全新的机器学习机制 ——SiFu（Signal Fully-connected Flowing）学习机制 。他们在此基础上构建了 BriLLM 模型 ，这是第一个在计算层面上模拟人脑全局工作机制的语言模型。

证券之星消息，根据天眼查APP数据显示雅葆轩（870357）新获得一项发明专利授权，专利名为“一种基于多模态微动特征和Transformer网络的人体姿态智能识别方法”，专利申请号为CN202510259089.1，授权日为2025年8月19日。专利摘要：本发明公开了一种基于多模态微动特征和Transformer网络的人体姿态智能识别方法，包括：从人体目标雷达回波建模出发，推导人体不同部位对应的微 ...

步骤3 -编码器层堆栈 Transformer编码器由一堆相同的层组成（在原始Transformer模型中为6层）。 编码器层用于将所有输入序列转换为连续的抽象表示，该表示封装了从整个序列中学习到的信息。 该层包括两个子模块： Multi-Head attention机制。 一个完全连接的网络。

【导读】Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的 ...

Transformer已满8岁，革命性论文《Attention Is All You Need》被引超18万次，掀起生成式AI革命。 Transformer，八岁了！ 开创如今这场生成式AI革命的论文 ...

在transformer之上构建的许多特性在替代方案中不容易得到支持（例如推测解码、树搜索）。 未来的硬件堆栈将针对transformer进行优化。 NVIDIA的GB200对transformer（TransformerEngine）有特殊的支持。 像Sohu这样的ASIC进入这个市场标志着不可能再回头了。

通过 Transformer 求解泊松 - EB 简单来说，该团队求解泊松 - EB 的方式如下：首先，生成合成数据并使用这些数据训练 Transformer；然后，冻结它们的权重 ...

而Transformer是在整体上对图像进行分析，通过注意力机制理解图像中各区域之间的关系。 《量子杂志》 曾用一个生动的比喻说明：“CNN像是从单个像素开始逐步放大；Transformer则像是慢慢让整幅模糊图像逐渐聚焦。 ” 这种方式使得ViT具有显著优势： ...