AIGC算法论文专题

精选论文

• Attention Is All You Need
  Ashish Vaswani 等
  2017

  提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理领域，为后续的大型语言模型奠定了基础。

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• Denoising Diffusion Probabilistic Models
  Jonathan Ho 等
  2020

  系统性地提出了扩散模型的理论框架，成为当前图像生成领域的主流技术之一。

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• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
  Jacob Devlin 等
  2018

  提出了BERT模型，通过双向预训练显著提升了多种自然语言理解任务的性能。

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• ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
  Alex Krizhevsky 等
  2012

  AlexNet的提出标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起，为后续的生成模型提供了强大的特征提取能力。

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