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一位爱沙尼亚发明家制造了一台名为Albert的爬墙机器人,利用AI在建筑物上喷涂壁画,每天可覆盖240平方米,比人工绘画快100倍。
本研究论文探讨了Transformer模型(特别是BERT)在学习过程中产生的捷径策略如何削弱其持续组合推理能力。研究将BERT与ALBERT进行对比,发现ALBERT的循环特性为持续学习任务提供了更好的归纳偏置。