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新方法探测语言模型中的神经对称性
研究人员开发了一种名为“降维”的新方法，用于探测神经网络（尤其是语言模型）的内部结构和对称性。该技术将代码的固有维度与测量过程本身分离开来，揭示出语言模型测量维度中的很大一部分是由于其组成而非学习到的内容。该研究将此方法应用于V1中的生物神经元和各种语言模型架构，发现“载流子组成”占了很大一部分信号，这表明结构确实在于缩放，或者说数据是如何被观察的。
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新框架将视觉 Transformer 与离散对称性统一起来
研究人员开发了一种新的视觉 Transformer 框架，该框架融入了离散对称性，特别是 O(2) 的子群。这种方法推广了现有的等变 Transformer 架构，并为所得层的表达能力提供了理论保证。在 PatternNet 数据集上的实验表明，融入等变性可以提高识别精度，尤其是在数据稀缺的情况下，这促使人们进一步研究离散对称群在视觉识别模型中的作用。