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主要内容包括： 他早期在非平衡统计力学（non-equilibrium stat mech）的研究，比如研究如何局部逆转熵增过程（比如将空气粒子分开排序）； 他如何从这些物理背景中发展出了扩散模型（Diffusion Models） 的思想； 介绍他提出扩散模型的初衷和过程； 以及他对扩散模型未来发展方向的一些思考。 视频来源: 油管，https://youtu.be/VpYNlHIHT7o?si=0Lxsgx7enoYrvdvf 搬运加翻译:vincent，如有侵权请联系删除

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五一特别动态海报上线！当镜头掠过田野、工地、实验室，用#劳动姿势变迁 致敬每个时代劳动者的身影。

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我们将带领大家深入探索自然语言处理（NLP）领域的两个革命性模型——BERT和GPT。我们将以通俗易懂的方式，借助中学数学知识，透彻解析这两种模型的工作原理和它们如何变革了语言理解和生成的过程。 本期视频从论文出发，详细讲解其预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的过程。我们将分步骤地揭示BERT如何通过学习大量文本数据来捕获语言的深层语义结构，以及如何通过微调快速适应并优化不同的下游NLP任务。 还有对GPT-1模型深度解读 即生成预训练变换器模型的第一代，为自然语言处理领域带来了革命性的进步。该模型基于Transformer架构，有效超越了以往的RNN和LSTM模型。它首先通过无监督学习在大量文本数据上进行预训练，然后在特定任务上进行有监督的微调。