AI交流(进群备注:Hot Streaks on Social Media)

Hot Streaks on Social Media是由K Garimella和R West(来自MIT和EPFL)于2019年开发的项目,旨在分析和识别社交媒体平台上的热点时段。该项目通过分析社交媒体数据,检测用户行为模式和趋势,帮助用户理解热点时段内的活动动态。
Hot Streaks on Social Media的特点:
- 1. 识别社交媒体上的高活跃度或高人气时段。
- 2. 分析社交媒体数据以检测模式和趋势。
- 3. 提供热点时段内用户行为的深入洞察。
- 4. 支持多个社交媒体平台进行综合分析。
Hot Streaks on Social Media的功能:
- 1. 分析用户活动以检测热点时段。
- 2. 追踪特定话题或标签的流行趋势。
- 3. 理解社交媒体上病毒内容的传播动态。
- 4. 进行社交媒体行为和趋势的研究。
相关导航

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。
暂无评论...