DED Invites Grant Applications under the Nebraska Transformational Projects Act
内布拉斯加州经济发展部现在正在接受通过《内布拉斯加州变革项目法》（NEB。Rev.Stat。§81-12,168至81-12,194）建立的赠款计划的申请。该部门将在滚动基础上接受和审查申请。 《内布拉斯加州变革项目法》授权了一项赠款计划，旨在为建筑提供匹配的资金[…]邮政邀请邀请《内布拉斯加州变革项目法》下的赠款申请，首先出现在内布拉斯加州经济发展部。
卫星记录在ESA的Living Planet研讨会上揭示了驱动消防的Gran Chaco转换，科学家已经揭示了ESA气候变化计划中不同长期，高分辨率卫星数据集的组合如何。
Enterijer Mesicki and RoboDK Transform Serbian Furniture Manufacturing with FANUC Robots
家具制造商Enterijer Mesicki创建了一种使用Robodk软件和Fanuc Technology自动化家具生产的尖端机器人解决方案。为了促进塞尔维亚家具制造业的持续增长，……恩格·梅西基（Enterijer Mesicki）和罗德克（Robodk）邮政转换带有fanuc机器人的塞尔维亚家具制造业，首先出现在Robodk Blog上。
Transformers and Beyond: Rethinking AI Architectures for Specialized Tasks
2017 年，一场重大变革重塑了人工智能 (AI)。一篇题为《注意力就是你所需要的一切》的论文介绍了 transformers。这些模型最初是为了增强语言翻译而开发的，现在已经发展成为一个强大的框架，在序列建模方面表现出色，在各种应用中实现了前所未有的效率和多功能性。如今，transformers 不仅仅是自然 […] 文章《Transformers 及其他：重新思考用于专门任务的 AI 架构》首先出现在 Unite.AI 上。
Building Multilingual Applications with Hugging Face Transformers: A Beginner’s Guide
查看使用 Hugging Face 构建多语言应用程序的实用指南。
让我们学习如何将 LayoutLM 与 Hugging Face Transformers 结合使用
How to Build a Text Classification Model with Hugging Face Transformers
了解从头开始训练基于转换器的文本分类模型的关键步骤。
How to Implement Named Entity Recognition with Hugging Face Transformers
让我们看看如何使用 NLP 和 LLM 库的瑞士军刀 Hugging Face 的 Transformers 执行 NER。
How to Summarize Texts Using the BART Model with Hugging Face Transformers
要使用 Hugging Face 的 BART 模型总结文本，请加载模型和标记器，输入文本，然后模型会生成简明的摘要。
How to Fine-Tune T5 for Question Answering Tasks with Hugging Face Transformers
使用 Hugging Face Transformers 对 T5 模型进行微调以完成问答任务非常简单：向模型提供问题和上下文，它就会学习生成正确的答案。
How to Use Hugging Face Transformers for Text-to-Speech Applications
要使用 Hugging Face Transformers 进行文本转语音，请加载预先训练的 TTS 模型并输入要转换为语音的文本。 该模型将生成音频，您可以直接保存或播放。
Transformer? Diffusion? Transfusion!
最新多模态转输模型的简单介绍最近，Meta 和 Waymo 发布了他们的最新论文 —Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model，该论文将流行的 Transformer 模型与扩散模型相结合，用于多模态训练和预测目的。与 Meta 之前的工作一样，Transfusion 模型基于带有早期融合的 Llama 架构，它同时采用文本 token 序列和图像 token 序列，并使用单个 Transformer 模型来生成预测。但与以前的技术不同，Transfusion 模型对图像 t
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
User Action Sequence Modeling: From Attention to Transformers and Beyond
将推荐系统 LLM 化的探索继续阅读 Towards Data Science »
将基于 Transformer 的模型扩展到超过 1000 亿个参数已在自然语言处理领域取得突破性成果。这些大型语言模型在各种应用中都表现出色，但由于生成推理的顺序性，每个 token 的计算都依赖于前面的 token，因此有效部署它们带来了挑战。这需要细致的并行布局和内存。《高效部署大规模 Transformer 模型：可扩展和低延迟推理策略》一文首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
