当把Transformer中的LSA替换为DwConv/动态滤波器时仍可取得相近，甚至更优的性能 。但是背后的根因一直未得到探索与挖掘，到底是什么导致LSA性能平庸呢

选自arXiv作者：Andrea Banino等机器之心编译编辑：陈萍、杜伟来自 DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体，它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构，可以提高处理数据效率。实验表明，CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。近些年，多智能体强化学习取得了突破性进展，例如

LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM)，一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

最近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。如何评估大模型是面试常问的问题，今天我总结一下：LLM（Large Language Model，大型语言模型）中的Benchmark（基准测试）是用于衡

什么是超参数？学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（Hyper parameter）。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反，其他参数的值通过训练得出。超参数：定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先

Transformers开始在视频识别领域的“猪突猛进”，各种改进和魔改层出不穷。由此作者将开启Video Transformer系列的讲解，本篇主要介绍了FBAI团队的TimeSformer，这也是第一篇使用纯Transformer结构在视频识别上的文章。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿paper:  https://arxiv.org/abs

Qwen2.5 是阿里通义团队近期最新发布的文本生成系列模型，基于更富的语料数据集训练，相较于 Qwen2，Qwen2.5 获得了显著更多的知识（MMLU：85+），并在编程能力（HumanEval 85+）和数学能力（MATH 80+）方面有了大幅提升。此外，GenAI API 提供了 chat 模式的构建方法，通过声明 pipe.start_chat()以及pipe.finish_chat()

2017年，Google的一篇 Attention Is All You Need 为我们带来了Transformer，其在NLP领域的重大成功展示了它对时序数据的强大建模能力，自然有人想要把Transformer应用到时序数据预测上。在Transformer的基础上构建时序预测能力可以突破以往的诸多限制，最明显的一个增益点是，Transformer for TS可以基于Multi-head At

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PyG(PyTorch Geometric)是一个基于PyTorch的图神经网络框架，建议先了解PyTorch的使用再学习PyG,要不然看不懂。本文内容角度，喜欢本文点赞支持、欢迎收藏学习。PyG包含图神经网络训练中的数据集处理、多GPU训练、多个经典的图神经网络模型、多个常用的图神经网络训练数据集而且支持自建数据集，主要包含以下几个模块torch_geometric:主模块torch_geome