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。
官方介绍非对称因果编码器—解码器架构,并提供技术报告及模型资源入口。
DeepSeek-V4.1-Flash: smarter, faster, more efficient
沿官方入口阅读技术报告,重点核对架构与评测设置,而非只看发布对比。
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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。