論文快讀, 技術 Transformer會是最強的視覺辨識模型？要不要試試新設計的CNN模型 CNN是近年來圖像分類任務中大家的優先選項之一。從2012年的AlexNet開始至今，許多學者相繼針對CNN based模型進行改進。近年來除了大家耳熟能詳的ConvNet based模型外，包括GoogleNet、ResNet等，也開始引進在NLP任務中大獲成功的Transformer架構，如：Swin Transformer。
論文快讀, 技術 想提升點擊次數或瀏覽時數? 騰訊用PLE模型精準推播 推薦系統在生活中無所不在，可以被應用在社群媒體推播、網頁搜尋內容呈現、電商商品推薦等。這樣的系統可以提升用戶的黏著度，更可以為企業帶來收益，對於追求實效的業界來說，在推薦系統上的研發與創新層出不窮。
技術, 論文快讀 預測股價可以更準嗎？Google提出TFT新解法 本次為大家介紹的是Google團隊提出的Temporal Fusion Transformers(TFT)，能透過過去數值的變化趨勢來預測未來，在統計與機器學習領域中，這類的問題被稱為「時間序列分析」。
技術, 論文快讀 從GPT-2到GPT-3，語言模型的未來？ 2019年2月OpenAI發表了GPT-2模型，龐大的架構與優秀的文本生成能力引起了學界的關注。2020年5月，GPT-3強勢來襲，難道AI製造假文章的時代要來了嗎？ 本篇文章整理了GPT-3最新的論文概要，並分享訓練GPT-2模型生成中文文本的結果，看看中文的文筆如何？
