当前研究趋势
- 模型架构创新：Transformer模型持续引领自然语言处理与视觉任务，例如 最新论文 中提出的 Vision Transformer (ViT) 与 Large Language Models (LLMs) 优化方案。
- 高效训练方法：分布式训练与混合精度技术显著提升训练效率，如 分布式训练指南 提供的跨设备协作方案。
- 多模态融合：跨模态学习成为研究热点，例如 多模态案例 中展示的图像-文本联合嵌入技术。
热门研究领域
- 生成模型：扩散模型 (Diffusion Models) 与 Stable Diffusion 的艺术创作应用
- 强化学习：端到端强化学习在机器人控制中的突破
- 神经架构搜索 (NAS)：自动化模型设计工具的最新进展
技术挑战
- 数据隐私与模型可解释性
- 超大规模模型的能耗问题
- 小样本学习的泛化能力