An illustration of a letter pad with the text "Hi, I’m Xi Xiaoyao. I’m a content creator and If you love AI, please follow. From - Xi Xiaoyao". The letter pad is on a wooden. 信笺的插图，上面写着“hi，我是夕小瑶。不过，比较

从“游玩第一难是解压”“多家公司放假让员工打游戏”“老外恶补西游记”到“复刻古建筑”“泼天的富贵到了山西”，再到“第一批通关者出现”“结局是be”，关于它的热搜就没有断过，已经卖出超过四百五十万份，最高同时在线人数二百多万，Steam这两天的热销商品一直是它，众多评测机构打出了8.5以上的高分。此外，DLSS 3还引入了光学多帧生成技术，这是DLSS帧生成的关键组成部分。全景光线追踪能准确地模拟整

一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍老板老板，听说BERT是个瞎子此话怎讲？它能理解语言，但是理解不了小夕的自拍！video-BERT了解一下喵喵喵？AI的三大核心板块（CV/Spe...

本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架，而不是其他的呢？目前有很多的深度学习框架，而且很多都可用于实际的生产，...

前言BERT的出现让NLP发展实现了一个大飞跃，甚至有大佬说NLP已经没有可以做的啦，后面就是拼机器拼money了。但是，我认为任何领域的进步之后都会有更苛刻的要求，科研没有尽头，需求也永远无法满足。而多模态，要求机器拥有多维度的感知能力，就是一个更强的挑战。 关于这个话题也逐渐成为另外一个新热点。从19年到现在的论文数量就可见一斑。所以，为了迎上发展的势头，在继videoBERT之后...

在Transformer被提出以前，以LSTMs为代表的RNNs网络结构由于计算简单、擅长处理序列数据常被用作NLP领域的基础架构。但受其结构限制，RNNs容易出现梯度消失和梯度爆炸问题，也无法像Transformer那样进行缩放或有效地利用长上下文。而自注意力机制则擅长处理长文本，但它计算起来有些复杂，复杂度跟数据长度的平方成正比。最近，来自Stanford的团队设计了一种新的序列建模层——测试

文| ZenMoore编| 小轶以前我一直以为，主题建模(提取文档的主题词)这种机器学习时代就开始研究的基础工具，现在肯定已经到头了，虽然...有时效果可能不是那么让人满意。但突然看到一则推文：“彻底疯了！不需要预先清洗数据，就能够快速拿到质量难以置信的主题！” “NLP 主题模型的未来！”好家伙！让人又爱又恨又离不开的主题模型，终于要升华了吗？！！看了论文之后，恍然大悟...

默认情况下，大模型在进行token输出时，可以在词汇表中选择任意一个词汇，作为下一个输出token。而在使用动态的约束解码技术后，大模型在下一个token输出时，便增加了一些约束，将模型限制在有效的token内，而不是所有token。很多人说，为什么非要纠结 JSON 格式的输出，我用的挺好的，啥 JSON 格式都没见过，这种要么就是用的不多，要么就不是做开发的！但很明显，93%的准确率也就意味着

在自然语言处理（NLP）的领域，Transformer架构自2017年提出以来，已经成为了一种主流的模型，它在多种任务中取得了前所未有的成功。与此同时，循环神经网络（RNN）这一曾经的主流架构逐渐被边缘化。然而，本文的研究提出了一个颠覆性的观点：即使Transformer在概念上与RNN有所不同，但在某些情况下，仅包含解码器的Transformer实际上可以被视为一种无限多状态的RNN（MSRNN

目录打卡的baseline模型打卡的任务场景和数据集一、相似度计算&复述识别（textual similarity¶phrase identification）二、问答匹配（answer selection）三、对话匹配（response selection）四、自然语言推理/文本蕴含识别（Natural Language Inference/Textual Ent...