在人工智能与金融系统的快速演变中，AI Dev 25的最近讨论突出了在金融领域构建可信AI的迫切需求。由DeepLearning.AI主办的活动邀请了DomynAI的Stefano Pasqualli，他深入探讨了构建透明且可审计AI系统的核心要素。这一对话于2025年11月24日举行，强调了此类系统如何提升 ...

2015年，深度学习领域迎来了一个里程碑式的突破——Batch Normalization（BN）技术。这项技术通过标准化每一层的输入，有效地解决了内部协变量偏移（Internal Covariate Shift） 问题，让深度神经网络的训练变得更加稳定和快速。几乎一夜之间，BN成了深度学习模型的 ...

根据DeepLearning.AI官方推特消息，该公司正在招聘产品营销经理，负责为AI开发者和学习者制定营销活动，并推出面向实际应用的AI课程（来源：@DeepLearningAI，2025年8月1日）。这一举措反映出AI教育领域对市场化与实用型人才的需求日益增长。同时，也为开发AI教育 ...

LayerAI的数据货币化如何实现？ DeepSeek一款功能强大的聊天AI助手，能够提供智能对话服务。 腾讯元宝腾讯旗下的一款集成AI搜索、创作等功能的智能AI助手。 夸克阿里夸克是AI旗舰应用，整合搜索、写作等多场景服务。 Kimi月之暗面开发的一款全能型AI助手，专注 ...

何恺明又双叒叕发新作了，这次还是与图灵奖得主 Yann LeCun 合作。 这项研究的主题是没有归一化层的 Transformer（Transformers without Normalization），并已被 CVPR 2025 会议接收。 过去十年，归一化层已经巩固了其作为现代神经网络最基本组件之一的地位。这一切可以 ...

说到Transformer，就不能不提它的好搭档——Layer Normalization（LayerNorm），简称LN。你可能要问，为啥Transformer要用LN而不是Batch Normalization（BN）呢？这背后可是有大学问的。 在聊“二选一”的问题前，我们先介绍下什么是Layer Normalization？什么是Batch Normalization?

本项目源于《动手学深度学习》，添加了一些自己的学习笔记，方便搜索查阅。正版GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh 自 ...

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 本文作者均来自北京航空航天 ...

本文作者均来自北京航空航天大学人工智能学院和复杂关键软件环境全国重点实验室黄雷副教授团队。一作倪云昊为研一学生 ...

归一化层是深度神经网络体系结构中的关键，在训练过程中确保各层的输入分布一致，这对于高效和稳定的学习至关重要。归一化技术的选择（Batch, Layer, GroupNormalization）会显著影响训练动态和最终的模型性能。每种技术的相对优势并不总是明确的，随着网络 ...

字节跳动与英伟达，加州大学河滨分校联合发表的论文 《ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for Variable-Length》在第 37 届 IEEE 国际并行和分布式处理大会（IPDPS 2023）中，从 396 篇投稿中脱颖而出，荣获了最佳论文。 论文《ByteTransformer: A ...