AI交流(进群备注:Build Your Own X)

Build Your Own X 是一个开源技术学习平台,旨在帮助用户从零开始构建各种技术项目,涵盖编程语言解释器、数据库、操作系统、网络协议、机器学习框架、游戏引擎等多个领域。项目提供丰富的学习资源和实践教程,适合初学者和有经验的开发者,旨在通过动手实践提升技术理解和应用能力。
Build Your Own X的特点:
- 1. 涵盖多种技术领域,包括编程语言、数据库、操作系统、网络协议等
- 2. 提供海量学习资源,帮助用户深入理解各类技术
- 3. 适合初学者和有经验的开发者
- 4. 可以从零开始构建各种项目,增强实践能力
- 5. 提供逐步教程,帮助用户理解核心概念
- 6. 开源且社区驱动,鼓励参与和贡献
Build Your Own X的功能:
- 1. 学习如何构建自己的编程语言解释器
- 2. 实现自己的数据库系统
- 3. 开发一个简单的操作系统
- 4. 创建网络协议的实现
- 5. 构建机器学习框架
- 6. 开发游戏引擎
- 7. 按照项目示例,动手构建自己的应用
- 8. 学习不同技术领域的基础知识
- 9. 参与开源贡献和社区讨论
- 10. 查阅资料,深入理解各类技术实现
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Forgetting Transformer (FoX)开源 – 改进的Transformer,增强长文本处理
Forgetting Transformer (FoX) 是一种改进的 Transformer 模型,通过在 Softmax 注意力机制中加入遗忘门,增强了处理长文本和序列任务的能力。它的设计目标是提升长文本建模、长度外推和短文本任务的性能,同时保持长上下文处理能力,并解决标准 Transformer 缺乏显式数据依赖遗忘机制的问题。FoX 通过数据依赖的方式下调未归一化的注意力分数,命名为“遗忘注意力”(Forgetting Attention)。研究表明,FoX 在长上下文语言建模、长度外推和短上下文下游任务上优于标准 Transformer,而在长上下文下游任务上表现相当。此外,FoX 兼容 Flash Attention 算法,且无需位置嵌入,保留了 Transformer 相对于循环序列模型(如 Mamba-2、HGRN2 和 DeltaNet)在长上下文能力上的优势。
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