TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← NexTech招聘官方频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @nextech666 · Post #310 · 8月30日

#H5游戏#cocos#pixi#layabox H5游戏客户端工程师 薪资待遇:面议,依资历谈薪 简历投递窗口:@jiesi997@nownow168@tung51688 工作职责: 职责一:开发工作 任务1、使用Egret进行项目相关功能模块的开发; 任务2、根据项目需求,进行游戏程序设计及开发工作; 职责二:协调工作 任务1、与服务器后端工程师沟通设计网络通信协议等; 任务2、与项目组策划、美术人员共同讨论开发需求及设计游戏实现细节,保证产品质量和进度; 任职要求 1、5年以上相关工作经验,1年以上Egret、Layabox、Coocs2d-js、pixi等其中一种或多种引擎开发经验,egret引擎优先; 2、熱练掌握 Javascript/Typescript语言、es6 语法,良好的OOP编程思想,熱悉各种前端调试工具,熱悉js性能优化: 3、熱悉 canvas和webgl图形学原理,熟悉CSS布局规苑等前端常规知识; 4、熟悉WebSocket 和 HTTP/HTTPS等网络协议,精通常用数据结构和算法: 5、熟悉H5游戏性能优化,善于解决跨浏览器和移动设备兼容性问题; 6、具有良好的编码规范,善于思考,具有极强的学习能力和独立解决问题的能力,能对团队代码质量负责;

Results

找到 1 条相似帖子

搜索 #roberta

当前筛选 #roberta清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 2025/10/20 20:41

⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research