محققان به تازگی مقاله جذابی در arXiv منتشر کردهاند که رویکردی متفاوت به مدلهای ترنسفورمر (Transformer) دارد. به جای ساختن مدلهای بسیار عمیق و پرهزینه، آنها ثابت کردهاند که با استفاده از یک «بلوک ساختاریافته» (Structured Block) میتوان روابط پیچیده بین موجودیتها و زمان را در مدلهای ویدئویی و سنسوری با دقت بالا و تعداد پارامترهای بسیار کمتر پردازش کرد.
این یعنی کارایی بالاتر، هزینهی محاسباتی کمتر و فهم دقیقتر از حرکات و تعاملات در دنیای واقعی. گامی مهم به سوی بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی!
منبع: arXiv AI
