🧠 Energy-Based Transformers — модель, которая умеет думать, а не просто угадывать
Новая архитектура EBT (Energy-Based Transformers) показывает, что трансформеры можно сделать умнее и универсальнее.
Что делает EBT:
- 📊 Лучше классических трансформеров (включая Transformer++) по всем параметрам: данные, глубина, количество параметров, вычисления
- ⏱ При "долгом размышлении" даёт +29% прирост качества на тестах
- 🌍 Отлично работает с любыми типами данных: текст, видео, звук, 3D и др.
- 🧠 Умеет обобщать — справляется с новыми задачами без дообучения
- ❌ Не нуждается в наградах (как в reinforcement learning)
Почему это важно:
EBT — это шаг к ИИ, который способен реально *думать*, а не просто воспроизводить шаблоны. Он не просто быстрее, он глубже понимает, что делает.
Website: https://energy-based-transformers.github.io
Paper: https://arxiv.org/abs/2507.02092
@data_analysis_ml
Новая архитектура EBT (Energy-Based Transformers) показывает, что трансформеры можно сделать умнее и универсальнее.
Что делает EBT:
- 📊 Лучше классических трансформеров (включая Transformer++) по всем параметрам: данные, глубина, количество параметров, вычисления
- ⏱ При "долгом размышлении" даёт +29% прирост качества на тестах
- 🌍 Отлично работает с любыми типами данных: текст, видео, звук, 3D и др.
- 🧠 Умеет обобщать — справляется с новыми задачами без дообучения
- ❌ Не нуждается в наградах (как в reinforcement learning)
Почему это важно:
EBT — это шаг к ИИ, который способен реально *думать*, а не просто воспроизводить шаблоны. Он не просто быстрее, он глубже понимает, что делает.
Website: https://energy-based-transformers.github.io
Paper: https://arxiv.org/abs/2507.02092
@data_analysis_ml
❤11👍3🔥2
tgoop.com/data_analysis_ml/3792
Create:
Last Update:
Last Update:
🧠 Energy-Based Transformers — модель, которая умеет думать, а не просто угадывать
Новая архитектура EBT (Energy-Based Transformers) показывает, что трансформеры можно сделать умнее и универсальнее.
Что делает EBT:
- 📊 Лучше классических трансформеров (включая Transformer++) по всем параметрам: данные, глубина, количество параметров, вычисления
- ⏱ При "долгом размышлении" даёт +29% прирост качества на тестах
- 🌍 Отлично работает с любыми типами данных: текст, видео, звук, 3D и др.
- 🧠 Умеет обобщать — справляется с новыми задачами без дообучения
- ❌ Не нуждается в наградах (как в reinforcement learning)
Почему это важно:
EBT — это шаг к ИИ, который способен реально *думать*, а не просто воспроизводить шаблоны. Он не просто быстрее, он глубже понимает, что делает.
Website: https://energy-based-transformers.github.io
Paper: https://arxiv.org/abs/2507.02092
@data_analysis_ml
Новая архитектура EBT (Energy-Based Transformers) показывает, что трансформеры можно сделать умнее и универсальнее.
Что делает EBT:
- 📊 Лучше классических трансформеров (включая Transformer++) по всем параметрам: данные, глубина, количество параметров, вычисления
- ⏱ При "долгом размышлении" даёт +29% прирост качества на тестах
- 🌍 Отлично работает с любыми типами данных: текст, видео, звук, 3D и др.
- 🧠 Умеет обобщать — справляется с новыми задачами без дообучения
- ❌ Не нуждается в наградах (как в reinforcement learning)
Почему это важно:
EBT — это шаг к ИИ, который способен реально *думать*, а не просто воспроизводить шаблоны. Он не просто быстрее, он глубже понимает, что делает.
Website: https://energy-based-transformers.github.io
Paper: https://arxiv.org/abs/2507.02092
@data_analysis_ml
BY Анализ данных (Data analysis)
Share with your friend now:
tgoop.com/data_analysis_ml/3792