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Hyung Won Chung在MIT分享，他在谷歌测试了5760种架构后，认为2017年的原始Transformer是最好的。随后他加入OpenAI训练了o1。他声称99%的AI研究都是演戏。

本文提出了Conv-VaDE，这是一种用于发现可解释脑电图（EEG）微状态的变分深度嵌入模型，该模型联合学习地形重构和概率软聚类。它包含对静息态EEG数据进行评估的系统架构搜索，以确定最佳模型配置以实现稳定性和可解释性。