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Transformer 作者最新访谈:为什么谷歌没第一个做出 ChatGPT

2017 年,谷歌的八位机器学习研究员发表了一篇具有开创性的研究论文《Attention Is All You Need》,首次提出了 Transformer AI 架构。这一架构现在已经成了几乎所有主流生成式 AI 模型的基础。 Transformer 是现代 AI 热潮的一个关键组成部分,它通过使用神经网络将输入数据块(被称为 “Token”)转换成另一种所需的输出形式。各种 Transformer 架构的变体为语言模型(如 GPT-4 和 ChatGPT)、音频合成模型(如谷歌的 NotebookLM 和 OpenAI 的高级语音模式)、视频合成模型(如 Sora)以及图像合成模型(如 Midjourney)提供了支持。 在今年 10 月的 TED AI 大会上,技术新闻资讯网站 Ars Technica 采访了《Attention Is All You Need》共同作者之一 Jakob Uszkoreit,采访过程中 Uszkoreit 介绍了关于 Transformer 的开发、谷歌早期大模型的研究工作以及他在生物计算领域的新创业项目。 在采访中,Uszkoreit 提到,...

工作写代码,放假写书,最后豆瓣评分 9.1

在小编的争取下,本文作者贺波和人民邮电出版社异步社区答应来个赠书小福利😀~ 自本文发布一周时间内,在下方评论区发表关于工作流的相关内容或对本书的期待,将有机会免费获得一本书。 我们会根据评论内容,选取3名用户各赠送一本《深入Activiti流程引擎:核心原理与高阶实战》或者《深入Flowable流程引擎:核心原理与高阶实战》。可以自己选择要哪一本哦!评论区见~ 双11那天,开源中国的肖老师联系我,邀请我去做一次直播分享。我感到非常荣幸,但考虑到最近一直都比较忙,我婉拒了,并提出在周末为开源中国写一篇文章的替代方案。 同样是在这一天,我收到了人民邮电出版社郭老师的好消息:我去年出版的《深入Activiti流程引擎:核心原理与高阶实战》已经启动了第7次印刷。而距离我上个月新书《深入Flowable流程引擎:核心原理与高阶实战》的发布也刚好一个月。这些消息让我感到非常振奋,让我思考起如何继续在技术领域深耕和发展。 这几天,我一直在构思给肖老师的文章主题。想来想去,想到去年初受IT东方会技术高管年会邀请去做过一次分享。那次大会的主题是寻找“数字经济时代下的第二曲线”。嘉宾们纷纷交流数字化转型...

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