Garment3DGen:用衣服图片就能生成逼纹理效果的3D模型
研究人员提出了一种名为Garment3DGen的方法,旨在实现3D服装的风格化和纹理生成。该方法通过结合先进的计算机视觉技术和人工智能算法,为用户提供了一个简单高效的工具,用于实现服装设计的个性化风格化。随着这一技术的不断完善和推广,我们有理由相信,未来的服装设计将更加多样化和个性化。
MIT斯坦福Transformer最新研究:过度训练会让中度模型“结构顿悟”
最新研究指出,经过过度训练,中度的Transformer模型能够展现出结构性泛化能力,这一现象被称为"结构顿悟"。在自然语言处理中,先前的研究认为像Transformer这样的神经序列模型在泛化到新的结构输入时难以有效地捕捉句子的层级结构。这一发现有望在未来的深度学习研究中引起更多关注,为模型设计和训练策略提供指导。
DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」,但有人投来质疑
说起大语言模型所展示的令人印象深刻的能力,其中之一就是通过提供上下文中的样本,要求模型根据最终提供的输入生成一个响应,从实现少样本学习的能力。这一点依靠的是底层机器学习技术「Transformer模型」,并且它们也能在语言以外的领域执行上下文学习任务。更多研究细节,可参考原论文。
谷歌DeepMind研究:Transformer模型无法超越训练数据进行泛化
谷歌DeepMind的研究人员进行了实验,旨在探讨Transformer模型是否能够在超出预训练数据范围之外泛化出新的认知和能力。他们的研究发现,几乎不可能要求模型在超出预训练数据范围之外解决新问题。这对于机器学习和人工智能领域的研究和发展具有重要意义。
比Transformer更好的模型架构?Monarch Mixer更低成本取得更优表现
Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大成功,但它的高成本、复杂性以及依赖于注意力机制和多层感知机等组件使得人们开始寻求替代方案。一篇题为《比Transformer更好,无Attention、MLPs的BERT、GPT反更强了》的文章介绍了一种名为MonarchMixer的全新模型架构,这个架构在序列长度和模型维度上都表现出次二次复杂度的特点,同时在现代硬件加速器上具有出色的�