新闻中心 
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01-30快手、北大多模态大模型：图像即外语，媲美DALLE-3的突破动态视觉分词统一图文表示，快手与北大合作提出基座模型LaVIT刷榜多模态理解与生成任务。当前的大型语言模型如GPT、LLaMA等在自然语言处理领域取得了显著进展...
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01-30图像化语言：快手、北大多模态大模型与DALLE-3不相上下当前的大型语言模型如GPT、LLaMA等在自然语言处理领域取得了显著进展，能够理解和生成复杂的文本内容。然而，我们是否可以将这种强大的理解和生成能力扩展到多模态...
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01-24为什么Transformer在计算机视觉领域取代了CNNTransformer和CNN是深度学习中常用的神经网络模型，它们的设计思想和应用场景有所不同。Transformer适用于自然语言处理等序列数据任务，而CNN...
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01-24神经网络中的填充作用是什么填充在神经网络中是为了满足固定输入尺寸的要求而进行的一种处理。在神经网络中，输入数据的尺寸通常是固定的。如果输入数据的尺寸与网络的输入要求不一致，填充可以通过在...
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01-24使用CNN和Transformer混合模型以提升性能的方法卷积神经网络（CNN）和Transformer是两种不同的深度学习模型，它们在不同的任务上都展现出了出色的表现。CNN主要用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检...
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01-24归纳偏差在算法系统架构中的影响归纳偏差是机器学习算法在学习过程中对特定解决方案的偏好或倾向。它在算法系统架构中扮演着关键的角色。归纳偏差的作用是帮助算法在面对有限数据和不确定性时，能够做出合...
