随着5G 国际标准的出炉，Polar码顺利入选控制信道编码方案，世界上各大通信设备生产商便开始基于标准设计基站和终端产品。 我们明白，从纯算法到实现工程化，中间还有很长一段路要走。一方面，我们需要保证算法的性能良好；另一方面，便于硬件实现。

Transformer架构自诞生以来，便以其强大的灵活性和模块化设计，深刻地影响了人工智能领域的发展。从最初的BERT到如今的GPT-4，不同的结构变体在各自擅长的领域大放异彩。本文将深入探讨Transformer的四大主流结构，并重点分析Decoder-only结构在大语言模型中的崛起 ...

热衷于写博客的前谷歌科学家Yi Tay近日坐飞机太无聊，又撰写了一篇深度文章，探讨了当下很多人关心的一个话题——LLM时代模型架构的此消彼长和风云变幻。 这次Yi Tay试图解开在新的LLM时代里正在发生的所有事情，关于「BERT和T5发生了什么」？也关于Transformer ...

太长不看，一句话总结就是，将 MAE 预训练好的 Encoder-Decoder 整体迁移到目标检测中，比只迁移 Encoder 的方案性能↑，泛化性↑。 Motivation 在做目标检测等下游任务的时候，往往是把在 ImageNet 上预训练的 Backbone 迁移过去，对于检测头来说，都是随机初始化的，这 ...

据悉，吴晓教授指导的2015级计算机科学与技术专业三名同学周亦凡、姜润皓和翁爽以及博士生何俊彦共同完成的人工智能领域的论文“BranchGAN: Unsupervised Mutual Image-to-Image Transfer with A Single Encoder and Dual Decoders”被国际顶级期刊IEEE Trans. on Multimedia（影响因子3.977 ...