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transformer
Transformer 是處理序列資料的核心架構，從文字生成、圖像擴散到日誌異常偵測都常見其身影。它關注注意力機制、長距依賴與推論效率，也延伸到壓縮位元組、生成多樣性與交易系統等實作場景。
4 篇文章
技術研究/5月6日
代理式 LLM 偏誤風險浮現
這篇論文把焦點放在代理式 AI 的偏誤風險，特別是已用在購物、影音與導覽等消費場景的 transformer-based 系統。
技術研究/4月15日
CLAD 直接看壓縮位元組抓異常
CLAD 直接在壓縮位元組流上做 log anomaly detection，省掉解壓與解析流程，摘要宣稱平均 F1 達 0.9909。
區塊鏈/4月2日
如何打造 AI 加密貨幣交易機器人
2026 AI 加密貨幣交易機器人實作指南：資料管線、模型選擇、風控、部署與合規，幫你把想法變成能上線的系統。
技術研究/3月31日
讓AI繪圖更有創意：用排斥力提升生成多樣性
研究團隊在擴散Transformer中引入即時排斥機制，防止模式崩潰，生成更創意、更多元的文字轉圖像結果。