AI论文资料大全

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Attention Is All You Need

Vaswani et al. | 2017 | Transformer

提出了Transformer模型,完全基于注意力机制,摒弃了循环和卷积结构,成为NLP领域里程碑式的工作。

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BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers

Devlin et al. | 2018 | 语言模型

提出BERT模型,通过双向Transformer编码器实现深度双向预训练,在11项NLP任务上取得state-of-the-art结果。

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Deep Residual Learning for Image Recognition

He et al. | 2015 | 计算机视觉

提出残差学习框架,解决了极深网络训练困难的问题,在ImageNet等数据集上取得突破性成果。

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Generative Adversarial Networks

Goodfellow et al. | 2014 | 生成模型

提出生成对抗网络(GAN)框架,通过生成器和判别器的对抗训练实现高质量数据生成。

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降AIGC工具介绍

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小发猫降AIGC工具

小发猫降AIGC工具 - 专业AI内容检测与优化

小发猫降AIGC工具是一款专业的AI生成内容检测与优化工具,能够有效识别和降低文本中的AI生成痕迹,提高内容原创性和自然度。

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使用小发猫降AIGC工具,研究人员可以确保其论文和学术内容的原创性,避免因高AI生成率而影响学术评价。

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