自注意力机制的“思维切换”:从位置记忆到语义理解的相变
众多实证研究已经发现,随着训练规模和数据量的增加,大语言模型中会自发涌现出不同的算法机制,从而显著提升模型的能力。然而,目前缺乏对这些机制如何产生的理论性刻画。本文在可解的点积注意力(dot-product attention)模型中,通过对具有可训练、低秩查
众多实证研究已经发现,随着训练规模和数据量的增加,大语言模型中会自发涌现出不同的算法机制,从而显著提升模型的能力。然而,目前缺乏对这些机制如何产生的理论性刻画。本文在可解的点积注意力(dot-product attention)模型中,通过对具有可训练、低秩查
近日,日本理化学研究所(RIKEN)的物理学家千叶勇也(Yuuya Chiba)在《Physical Review B》上发表了一项突破性成果:他首次严格证明,量子伊辛模型(quantum Ising model)在二维及更高维度中不存在局域守恒量(local
拓扑相变作为凝聚态物理学中最深刻和最具革命性的概念之一,彻底改变了我们对物质相态和相变现象的传统理解。与基于朗道理论的经典相变不同,拓扑相变并不依赖于对称性的破缺,而是源于系统波函数的拓扑性质发生本质改变。这种相变的核心在于系统的拓扑不变量在临界点处发生跳跃,
补体系统是固有免疫重要组分,它可以帮助识别入侵的病源微生物,但是可能“误伤”正常细胞,或者“攻击”用于疾病治疗的载体或者侵入器械[1]。