拖拖765

前言：被忽视的“顺序” 在深度学习的早期，我们习惯了将一切视为序列：文字是单词的序列，语音是采样的序列。但如果输入是一堆乱序的拼图，或者一组坐标点，强行喂给 RNN 会发生...

在计算机视觉的历史长河中，2012 年是一个分水岭。由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 发表的这篇论文，不...

在深度学习的世界里，我们习惯了“大力出奇迹”：模型越大，参数越多，效果似乎就越好。但你是否想过，这些庞大的参数中，可能绝大多数都是在“陪跑”？ 2019 年 ICLR 的一...

在深度学习的序列生成任务（如机器翻译）中，我们习惯了 Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) 架构。然而，传统的 Seq2Seq 有一个致命的假设：输...

在 AI 领域，我们一直在追求一个目标：让模型能够像人类一样，通过实践、反馈和总结来不断提升自己。最近的一篇重磅论文揭示了一种名为迭代部署（Iterative Deploy...

在 AI 编程领域，最近流行一个词叫 "Vibe Coding"（凭感觉编程）——即完全信任 AI，享受心流，甚至不再仔细阅读代码的差异（Diffs）。这种想法听起来很诱人...

在人工智能的浪潮中，我们经常听到技术报告宣称某个大模型（LLM）在某项测试中达到了“人类水平”（Human-level performance）。 这听起来很令人振奋，但哈...

1. 论文核心逻辑：什么是 MDL 原则？ 这篇论文的核心建立在 最小描述长度（Minimum Description Length, MDL 原则之上。 在监督学习中，如...

在深度学习的发展史上，Dropout 被认为是解决神经网络过拟合最有效的“神技”之一。然而，早期的研究发现，直接将 Dropout 应用于循环神经网络（RNN）和长短期记忆...

一、 核心痛点：RNN 的“鱼式记忆” 在传统神经网络中，信息是单向流动的。而人脑在思考时具有持久性。为了模拟这种特性，循环神经网络（RNN）应运而生。 然而，传统 RNN...

在 GPT-4 和各种大模型横行的今天，我们很容易忘记深度学习领域的“史前时代”。但在 2015 年，Andrej Karpathy（OpenAI 创始成员、前 Tesla...

从模式匹配到协调物理：UCCT 与 MACI 如何把 LLM 推向可验证推理 本文基于论文  《The Missing Layer of AGI: From Pattern...

摘要：热力学第二定律告诉我们，宇宙的终点是死寂的无序（高熵）。但为什么在从有序走向无序的过程中，会出现星系、生命、以及牛奶咖啡中那些复杂的漩涡结构？本文基于 Scott A...

Transformer 之所以能成为当今大模型时代的核心基础架构，并非偶然。从 2017 年“Attention Is All You Need”提出至今，Transfor...

这篇 Blog 将带你快速理解： 论文讲了什么内容 Transformer 的关键创新点 它在现实中的实际应用场景 一个最小可运行 Transformer Demo（可直接...

你是否经历过这种绝望：读到一篇绝佳的科研论文，想要复现它的结果或在自己的数据上试用它的方法，结果却陷入了无穷无尽的“依赖地狱”？环境配置报错、代码缺少文档、参数不知如何调整...

你是否遇到过这种令人抓狂的情况：大语言模型（LLM）能轻松解决复杂的微积分问题，却在简单的逻辑陷阱题上翻车？这种“能力不一致性”一直是 AI 领域的谜团。 牛津大学的一项最...

近几年，大语言模型（LLM）在推理、代码生成、工具调用等任务上取得了巨大进展。但当任务变得极长，需要上千甚至上百万步（例如 Towers of Hanoi 20 个盘，需要...

最近，算法研究界最炸裂的论文之一，就是《AlphaResearch: Accelerating New Algorithm Discovery with Language ...

一、背景：AI 需要一个“记忆操作系统” 在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，模型可以推理、生成、规划，但依旧存在一个根本性缺陷——没有真正的长期记忆。 我们现在常用的 ...