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神经网络通常由三部分组成：线性层、非线性层（激活函数）和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置，非线性层提升神经网络的表达能力，而标准化层（Normalization）主要用于稳定和加速神经网络训练，很少有工作研究它们的表达能力，例如，以Batch Normalization为例
多模态命名实体识别，作为构建多模态知识图谱的一项基础而关键任务，要求研究者整合多种模态信息以精准地从文本中提取命名实体。尽管以往的研究已经在不同层次上探索了多模态表示的整合方法，但在将这些多模态表示融合以提供丰富上下文信息、进而提升多模态命名实体识别的性能方面，它们仍显不足。
「微调你的模型，获得比GPT-4更好的性能」不只是说说而已，而是真的可操作。最近，一位愿意动手的ML工程师就把几个开源LLM调教成了自己想要的样子。
走到风口，就必须要跟风吗？
中国的大模型已经在春天了。
Gen-3 Alpha终于开启测试了！第一时间拿到内测资格的网友们，纷纷放出各种炸裂的demo，看得出Gen-3在生成质量完全跃升。不过，模型有时无法理解物理世界的缺陷，依然存在。
数字化转型，不仅仅是企业的数字化，组织的数字化，流程的数字化，更是人的数字化。
在AI 生成体操面前，「地表最强」Runway和Luma都是输家。
技术好，并不是唯一
克服多动症带来的日常挑战。