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 会发生什么？Google Brai

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，不仅在当年的 ImageNet

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 的一篇经典论文提出了著名的“彩票

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：输出字典的大小必须是预先固定的

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 Deployment的机制，证明了大语言

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：只管描述需求，代码自动生成

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，但哈佛大学的一项研究提出了一个让

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，如果我们想要在不损失精度的前提

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）和长短期记忆网络（LSTM）时，模型效果