ViT

近年来，Transformer 架构彻底改变了自然语言处理（NLP）任务。 视觉Transformer（ViT）将这一创新更进一步，将变换器架构适应于图像分类任务。 本教程将指导您使用ViT对花卉图像进行分类。

感谢生数科技今天出席中关村论坛未来人工智能先锋论坛，携手清华大学正式发布中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型 ——Vidu，被媒体和业内人士认为是国内首个 Sora 级别的视频大模型。 根据民间描述，Vidu 模型交融 Diffusion 与 Transformer，开创性创建了 U-ViT，支持一键生成长达 16 秒、分辨率高达 1080P 的高清视频内容。民间宣传资料中演示了“画室中的…

来自字节跳动的钻研者提出了一种能在现实工业场景中有效摆设的下一代视觉 Transformer，即 Next-ViT。Next-ViT 能像 CNN 一样快速推断，并有 ViT 一样强大的功能。

来自德克萨斯大学奥斯汀分校、悉尼科技大学和谷歌的钻研者提出了一个无需训练就能主动扩大框架 As-ViT，其能以高效和有原则的方式主动发现和扩大 ViT。