SigLIP 2 是一个新型多语言视觉-语言编码器系列，通过整合基于字幕的预训练、自监督学习机制（包括自蒸馏和掩码预测）
近期大语言模型(LLM)的基准测试结果引发了对现有架构扩展性的思考。尽管OpenAI推出的GPT-4.5被定位为其最强大
选择性自我监督微调（Selective Self-to-Supervised Fine-Tuning，S3FT）是一种创
在LLama等大规模Transformer架构的语言模型中，归一化模块是构建网络稳定性的关键组件。本文将系统分析归一化技
NeoBERT代表了双向编码器模型的新一代技术发展，通过整合前沿架构改进、现代大规模数据集和优化的预训练策略，有效缩小了
这个研究探讨了大型语言模型（LLMs）在执行复杂推理任务时面临的计算资源消耗与响应延迟问题。研究特别聚焦于思维链（Cha
Visual-RFT 代表了视觉语言模型微调领域的技术创新，通过将基于规则的可验证奖励与强化学习相结合，有效克服了传统监
在图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的发展历程中，注意力机制扮演着至关重要的角色。通过
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向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习领域中一种重要的特征选择技术，其核心思想是通过系统性地移
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随着大型语言模型（LLM）规模和复杂性的持续增长，高效推理的重要性日益凸显。KV（键值）缓存与分页注意力是两种优化LLM
Transformer 架构因其强大的通用性而备受瞩目，它能够处理文本、图像或任何类型的数据及其组合。其核心的“Atte
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