近年来，Transformer 架构在自然语言处理领域取得了巨大成功，从机器翻译到文本生成，其强大的建模能力为语言理解与生成带来了前所未有的突破。 然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，传统 Transformer 架构逐渐暴露出缺陷，尤其是在处理长 ...

近年来，Transformer 架构在自然语言处理领域取得了巨大成功，从机器翻译到文本生成，其强大的建模能力为语言理解与生成带来了前所未有的突破。 然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，传统 Transformer 架构逐渐暴露出缺陷，尤其是在处理长 ...

自从GPT、PaLM、Llama等预训练大语言模型在自然语言处理任务上表现出色，大语言模型发展迅速，从单模态扩展到多模态，如MiniGPT-4、LLaVA等在应用场景中效果惊艳。全面、科学地评估这些模型的性能成为研究者的重要挑战。 传统评估方法多关注模型在下游任务上 ...

本刊推荐：针对传统条件图谱生成方法难以处理大解剖变异和GAN训练不稳定的问题，研究人员提出Diff-Def模型，通过潜在扩散模型生成形变场，将通用人群图谱转换为特定亚群的条件图谱。该方法在UK Biobank脑MR数据上验证表明，能生成具有平滑形变和高解剖 ...