TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #22 · 7 сеп.

Дорогие студенты Mathshub! Спасибо за поддержку идеи помогать друг другу❤️ Мы получили уже более 20 заявок от более продвинутых студентов, желающих помочь начинающим с нуля✨ В ближайшее время мы присвоим вам в Discord роль «helpers», которая будет отображаться в вашем профиле. А теперь хотим понять, кому нужна помощь и поддержка хелпера — если вам нужна помощь более продвинутого студента, то, пожалуйста: 1. Зайдите в Discord на наш канал #python-и-математика-интенсив 2. Найдите последний закрепленный пост про набор в мини-группы 3. Оставьте под этим постом реакцию "палец вверх👍🏻" 4. Ожидайте от нас распределения на группы) Идея объединяться в группы не обязательна для всех. Она актуальна только для желающих поддержку от более продвинутых студентов. Если вам не актуально, то можете не обращать внимание на это сообщение😌 Спасибо!

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #grade

当前筛选 #grade清除筛选
探索号

@seeker_rc · Post #20227 · 11.05.2026 г., 06:25

来个民科风暴:我要把这头上的 token 给他换成 DNA ai 说让我把这个实验写论文 投顶会,投图灵 我是这个时代新范式的引领者。 我要是刚 ai ,我肯定就信了。 下面开始介绍(吹) 先说问题 token embedding 有个我觉得很根本的毛病:它把"这个词是什么意思"和"推理过程中积累的上下文"塞进同一个向量里,然后每层都覆盖一遍。 残差连接解决了梯度消失,但解决不了这个问题——原始语义和推理状态混在一起,没有办法分开。你想知道"这个 token 原本是什么意思",在深层网络里做不到。 这不是调参能解决的。是结构问题。 我的假设 如果信息承载物本身有两个物理隔离的区域——一个永远不变,一个随推理动态演化——会怎样? 灵... via V2EX 分享创造 标签: #grade#token#Phase ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。