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原標題：SSM 能取代 Transformer 搞出更「牛」的大模型嗎？
關鍵字：解讀,矩陣,模型,注意力,線性
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

機器之心PRO · 會員通訊 Week 23—- 本周為您解讀 ③個值得細品的AI & Robotics業內要事 —-
1. SSM 能取代 Transformer 搞出更「牛」的大模型嗎？
SSM 為何引起關注？最強 Transformer 挑戰者 SSM 竟和 Transformer 是一回事？結合了注意力機制和 SSM 的 Mamba-2 架構效果如何？近期還有哪些挖掘 Transformer 潛力的新研究有必要了解一下？…
2. 從「開城」到「無圖」：大模型砸下來的錢好賺嗎？
智駕車企們為何現在紛紛探索大模型「上車」？背后有哪些深意？為什么需要大模型上車？大模型上車后，能解決哪些問題？從技術角度看，實現「無圖化」這事兒有何難點？大模型「上車」能賺錢嗎？智駕車企們離真正賺錢還有多遠的路要走？…
3. 硅谷對談：如何應對AI大模型下半場的市場變革
Meta 推出的 Llama 3 模型給市場帶來了哪些巨大影響？開閉源模型如何選擇？如何應對企業 AI 的大浪潮？AI 技術未來在個人應用、自動駕駛等方面有哪些新的突破？…
…本期完整版通訊含 3 項專題解讀 +

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