随着生成式AI（genAI）模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展，其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势，模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制，由于其 ...

掩码注意力（Causal Attention）是生成式模型的核心技术，它与传统自注意力机制有根本的不同，掩码注意力限制模型只能关注当前位置之前的tokens，确保了自回归生成的因果性。 自注意力的掩码 自注意力机制在Transformer编码器和BERT等模型中广泛应用。这种机制的 ...

原始"Attention Is All You Need"论文中提出的标准Transformer架构最初设计用于处理离散输入和输出序列标记(token)，但将其应用于时间序列分析时，需要对模型结构进行适当调整以适应连续数据特性。本文详细阐述了使原始Transformer架构能够高效处理连续值时间序列数据 ...

糖尿病视网膜病变（DR）自动筛查中，基于Transformer的模型（包括纯Transformer和CNN-Transformer混合架构）通过高斯滤波和CLAHE预处理提升图像质量，ConvNeXt-Transformer Hybrid模型达到93.14%准确率，证明混合架构在捕捉复杂视网膜细节方面具有临床实用价值。 糖尿病视网膜 ...

Value stream management involves people in the organization to examine workflows and other processes to ensure they are deriving the maximum value from their efforts while eliminating waste — of ...