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新指标揭示 Transformer 的长度泛化极限
研究人员开发了一种称为归一化精确解体积 (NESV) 的方法来分析 Transformer 的长度泛化能力。该方法量化了 Transformer 参数空间中可跨不同输入长度解决任务的比例。对于 FIRST、MAJORITY、INDEX 和 PARITY 等特定任务，该研究为 NESV 设定了渐近界限，揭示了解决方案体积衰减越快的任务越难泛化。研究还识别了 INDEX 任务中的错误来源，从而在 NESV 方面进行了理论改进，并在在训练长…
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AI 实现 DNA 编程，数据循环是关键优势
AI 正在实现 DNA 的编程，超越了 ChatGPT 等文本模型。研究人员将基因组视为一种语言，使用 Transformer 架构来预测和自动补全基因序列。然而，真正的优势不在于模型本身，而在于专有的数据循环，它将 AI 预测与现实世界的实验结果相结合，Earli 开发癌症疗法的方法就是例证。