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关于视觉Transformer，每个人都应该知道的三个方面
Three things everyone should know about Vision Transformers

原始链接: https://arxiv.org/abs/2203.09795

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Hacker News 上的一个帖子讨论了一篇名为“每个人都应该知道的关于视觉Transformer的三件事”的论文。 这个标题引发了关于其是否为点击诱导的争论，一些人将其比作博客标题，另一些人则认为它是一个双关语。用户们就学术论文标题的有效性和动机进行了辩论，并将它们与更直接的技术性标题进行了对比。 讨论强调了大型语言模型 (LLM) 在总结研究论文方面的应用日益增多，一些人发现 LLM 的总结比原始摘要更有帮助，因为 LLM 总结更适合积极的科研人员每天浏览摘要，而不是休闲读者。一位用户还提供了一个 LLM 生成的要点列表，概述了关键内容：视觉 Transformer 可以并行化以提高效率；微调注意力层通常就足够了；基于 MLP 的 patch 预处理改进了掩码自监督学习。其他人建议阅读摘要或引言/结论部分。
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