标签：自回归模型
GPT-2与深度学习的未来：Ilya Sutskever的突破性见解
Ilya Sutskever在2024年NeurIPS会议上发表演讲，预测预训练模式已经走到尽头，并提出了未来超级智能系统的三个关键特征。他还回顾了深度学习的“10层假说”和自...
预训练模式的终结与超级智能的未来：Ilya Sutskever的NeurIPS演讲解析
Ilya Sutskever在2024年NeurIPS会议上发表演讲，预测预训练模式已走到尽头，并提出未来超级智能系统的三个关键特征。他回顾了深度学习的“10层假说”和自回归模...
从LSTM到超级智能：深度学习的演进与未来展望
Ilya Sutskever在2024年NeurIPS会议上预测预训练模式即将终结，并提出了超级智能系统的三大特征。本文结合LSTM的发展历程，探讨深度学习的“10层假说”、自回归...
Scaling Law的终结与AI推理能力的未来
Ilya Sutskever在2024年NeurIPS会议上提出，预训练模式已接近极限，并预测未来超级智能系统将具备三个关键特征。他回顾了深度学习的“10层假说”和自回归模型的...
预训练模式的终结与AI推理能力的未来
Ilya Sutskever在2024年NeurIPS会议上预言预训练模式已走到尽头，并提出未来超级智能系统的三大关键特征。本文将探讨预训练模式的局限性，AI推理能力的突破，...
自回归模型：从预训练到推理时计算的未来
Ilya Sutskever在NeurIPS 2024宣布“预训练时代”即将终结，数据增长已达到极限。AI未来的突破方向将是智能体、合成数据和推理时计算。本文探讨了自回归模型在...
扩散大语言模型（dLLM）：Mercury Coder 如何颠覆文本生成技术？
Inception Labs 发布的 Mercury Coder 是首个商用规模的扩散大语言模型（dLLM），在 NVIDIA H100s 上实现了每秒超过 1000 个 token 的处理速度。本文将深入探...
英伟达Cosmos模型：分词器技术在多模态物理世界模拟中的突破
英伟达发布的Cosmos模型通过结合分词器、自回归模型和扩散模型等技术，实现了对物理世界的高精度模拟。该模型支持文本、图像和视频输入，未来将在机器人、工...
英伟达Cosmos：扩散模型驱动的物理AI革命
英伟达最新发布的Cosmos世界基础模型，结合扩散模型、自回归模型和分词器技术，能够模拟物理世界并生成高分辨率视频。该模型在机器人训练、自动驾驶和合成数...
自回归模型与生成式AI的未来：从文本到物理世界的模拟
本文探讨了自回归模型在生成式AI中的关键作用，尤其是其在英伟达最新发布的Cosmos物理世界模拟模型中的应用。文章还分析了自回归模型与其他生成模型（如扩散...
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