相比之下，LSTM和GRU的运行时间随序列长度线性增加。所以序列长度为512时，minGRU和minLSTM的训练加速了175倍和235倍；序列长度为4096时，加速比达到了1324和1361。

在深度学习日益成为人工智能核心技术的今天，RNN（循环神经网络）仿佛被逐渐遗忘。然而，最近深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio带领团队推出了极简化的RNN架构——minLSTM与minGRU，这一举动无疑为RNN的回归增添了新的希望。在Transformer主导的AI时代，散落在世界各地的‘RNN神教’信徒们期待着RNN的复兴，特别是这两种新模型展现出的强大顺序和上下文感知能力。 Ben ...

2024年10月，深度学习领域再一次沸腾，这一次的引爆点来自Yoshua Bengio及其团队带来的新成果——全新的RNN（递归神经网络）架构。作为深度学习的三位巨头之一，Bengio领导的团队在传统的RNN模型上进行了大胆的变革，提出了两个全新的极简模型：minLSTM和minGRU。这一举动不仅标志着RNN的“回归”，更是向当前主流的Transformer模型发起了挑战。随着AI发展日新月异， ...

这次他加入OpenAI的时机非常微妙，本人强调是在“开发安全AGI的关键时刻加入”。 传闻证实，微软机器学习理论万引大佬，官宣跳槽加入OpenAI。 话一说出去就得到印证，他口中的人才们都来评论区排队欢迎了。 他是Sebastien ...

今天，两家初创公司Decart和Etched宣布，他们打造了一款世界上首个实时、可玩、可交互的世界模型——Oasis。

当年Jürgen Schmidhuber那句“循环神经网络（RNN）是我们所需要的一切”，如今似乎又有了新的佐证。尽管Transformer模型已在自然语言处理领域占据主导 ...

不仅论文的名字有意思，其结论更是精彩。 研究表明，精简十几年前的RNN们，性能上可以与最近序列模型（如Transformer等）相媲美！ 具体而言 ...

近年来，人工智能技术的飞速发展正在改变传统制造业的面貌。特斯拉的Optimus机器人在其最新视频发布中展示了显著的进步，尤其是在工厂环境中的可应用性，这让相关领域的关注度急剧上升。中信证券发布的研究报告指出，工厂将成为人形机器人应用的主要试点，并展望 ...

近年来,大型语言模型 (Large Language ...

在行业持续加码数据和算力的军备竞赛中,刘凡平致力于基础理论层创新,他认为, 算法仍有机会在2024年实现革命性突破。 在OpenAI等巨头投入海量资源,旨在开发如神明一般无所不能的人工智能时, ...