基于深度卷积神经网络的 ImageNet 分类
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合,为现代视觉研究提供了重要起点。
可解释性研究介绍如何在预设测试之外,识别 AI 模型的行为差异。
A “diff” tool for AI: Finding behavioral differences in new models
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@misc{team2026diff,
title = {A “diff” tool for AI: Finding behavioral differences in new models},
author = {Anthropic Interpretability Team},
year = {2026},
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}论文与代码版权归原作者;引用及许可请以原始来源为准。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合,为现代视觉研究提供了重要起点。
Attention Is All You Need
Transformer 用注意力机制构建序列模型,成为后续语言与多模态模型的重要基础。
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
通过掩码语言预训练学习双向表示,再迁移到语言理解任务。