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• 可视化AI模型CNN和Transformer

  发表:2025年2月25日 |  at 04:00

  Scalable. Interactive. Interpretable. At Georgia Tech, we innovate scalable, interactive, and interpretable tools that amplify human's ability to understand and interact with billion-scale data and machine learning models.

• 小白也能懂的混合专家模型（MoE）深度解析

  发表:2025年2月2日 |  at 20:30

  混合专家模型（MoE）作为一种强大的模型架构，正在成为大模型时代的热门话题。本文将带你深入了解MoE的神秘面纱，从其基本概念、核心组件，到训练方法和应用场景，用通俗易懂的语言和生动的实例，让你即使没有深厚的技术背景，也能轻松掌握MoE的关键技术细节。

• Transformer模型详解

  发表:2025年1月19日 |  at 12:00

  Attention Is All You Need是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ，目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答系统，文本摘要和语音识别等等方向。

• CNN、RNN和DNN：神经网络界的三剑客

  发表:2025年1月5日 |  at 05:50

  我想一定很多人听过CNN，DNN，RNN，但他们有何不同呢？很多人又不是很清楚，今天我们就来拆解下CNN，DNN，RNN，看看它们各自的优势和不同~

• 深度解析Transformer模型及其核心组件

  发表:2025年1月2日 |  at 15:30

  Transformer模型以其卓越的性能和广泛的应用成为了新一代的领航者。这篇文章将带您深入探索Transformer模型的奥秘，从基础的注意力机制到复杂的编码器-解码器架构，再到多头注意力和位置编码的巧妙融合。无论您是AI领域的新手还是资深研究者，都能通过本文获得对Transformer模型深刻的理解和认识。