关键词 "transformer" 的搜索结果， 共 24 条, 只显示前 480 条
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中国科学院深圳先进技术研究院提出的Swin-UMamba进一步推动了图像分割任务中的模型架构优化。与TransUNet不同，Swin-UMamba基于Swin Transformer的层次化特性，通过局部自注意力机制有效捕捉多尺度特征，同时充分利用了在ImageNet上预训练的优势，结合基础模型在自然图像上学到的知识，大幅提升了模型在医疗影像任务中的数据效率和性能，展现了出色的迁移能力。Swin-
模型SurvPath利用转录组学中的生物通路标记和 WSI 中的组织学补丁标记，通过多模态 Transformer 促进记忆有效的融合。SurvPath 在来自癌症基因组图谱的五个数据集中超越了单模态和多模态基线，展示了最先进的性能。此外，我们的可解释性框架识别了关键的多模态预后因素，为基因型-表型相互作用和潜在的生物学机制提供了更深入的见解。
国产 Magi-1，在物理真实性上，断层第一，能够无限制生成长视频。 它采用的是一种叫做 chunk-by-chunk 的自回归生成 方法。视频被划分为一个个时间片段（chunk），每段比如 24 帧，相当于 1 秒的视频。 每生成一段，才会进入下一段。下一段的内容，要基于上一段的内容来生成。Magi-1 的结构不是从 Diffusion Transformer 拿过来直接用，而是在 atten
sand.ai是清华大学曹越教授团队创立的视频生成AI平台，目前刚刚开源了全球首个自回归扩散视频生成模型 Magi-1 ，生成长视频效果在行业领先。 马尔奖、清华特奖得主曹越的创业公司 Sand AI 推出了自己的视频生成大模型 ——MAGI-1，该模型权重和代码完全开源，支持无限生成，能将生成时长精确控制到每一秒，在基准测试中更是吊打 Sora，领先了 5 倍。
MAI-DS-R1 是 DeepSeek-R1 推理模型，经过微软 AI 团队的后期训练，提高了其对受阻主题的响应能力和风险状况，同时保持了其推理能力和竞争性能。基于 DeepSeek-R1，这是一种基于 Transformer 的自回归语言模型，利用多头自注意力和混合专家 (MoE) 进行可扩展和高效的推理。 MAI-DS-R1 是一个 DeepSeek-R1 推理模型，经过微软 AI 团
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型。与传统的指令调优模型相比，QwQ 具备思考和推理能力，在下游任务，尤其是难题中能够取得显著的性能提升。QwQ-32B 是中型推理模型，其性能足以匹敌 DeepSeek-R1、o1-mini 等最先进的推理模型。 QwQ基于Qwen2.5开发，其代码已集成到最新的Hugging界面中transformers，建议您使用最新版本的transformers。 Q
phi-4是一个最先进的开放模型，它基于合成数据集、来自筛选过的公共领域网站的数据以及获取的学术书籍和问答数据集构建而成。该方法的目标是确保小型模型能够使用专注于高质量和高级推理的数据进行训练。该模型 phi-4经过了严格的增强和校准过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。 14B 参数，密集解码器专用 Transformer 模型 我们的模型旨在加速语
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