Ashish Vaswani - Wikipedia
网页Ashish Vaswani is a computer scientist working in deep learning, [1] who is known for his significant contributions to the field of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP).
Transformer这篇神级论文的8位作者现在都在干什么？ - 知乎
网页Ashish Vaswani在2021年底离开谷歌，创立了Adept AI Labs - 目前已经获得了4.15亿美元的融资，并且估值超过10亿美元。 不过在Ashish在2022年底又离开了Adept去创办一家神秘的新公司，应该也是和AI相关；
[1706.03762] Attention Is All You Need - arXiv.org
网页2017年6月12日 · View a PDF of the paper titled Attention Is All You Need, by Ashish Vaswani and 7 other authors. The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an …
Ashish Vaswani - Google Scholar
网页Attention is all you need. A Vaswani. Advances in Neural Information Processing Systems. , 2017. 139674. 2017. Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. PW Battaglia, JB...
阿西什·瓦斯瓦尼 - 维基百科，自由的百科全书
网页2024年4月25日 · 阿西什·瓦斯瓦尼 （英语： Ashish Vaswani）是一名从事 深度学习 的 计算机科学家 [1]，因其在 人工智能 和 自然语言处理 （NLP）领域的重大贡献而知名。 他是开创性论文《Attention Is All You Need （英语：Attention Is All You Need）》的合著者之一 [2]，该论文介绍了 Transformer模型，这是一种使用 自注意力机制 的新型架构，自此成为NLP领域许多最先进模型的基础。 Transformer架构是 语言模型 的核心，为 ChatGPT …
Transformer六周年：当年连NeurIPS Oral都没拿到，8位作者已创 …
网页2023年6月14日 · 在离开之后，两人参与创立了 Adept，并分别担任首席科学家（Ashish Vaswani）和首席技术官（Niki Parmar）。 Adept 的愿景是创建一个被称为「人工智能队友」的 AI，该 AI 经过训练，可以使用各种不同的软件工具和 API。
阿西什·瓦斯瓦尼 - 维基百科，自由的百科全书
网页阿西什·瓦斯瓦尼 （英語： Ashish Vaswani）是一名從事 深度學習 的 計算機科學家 [1]，因其在 人工智慧 和 自然語言處理 （NLP）領域的重大貢獻而知名。 他是開創性論文《Attention Is All You Need （英语：Attention Is All You Need）》的合著者之一 [2]，該論文介紹了 Transformer模型，這是一種使用 自注意力機制 的新型架構，自此成為NLP領域許多最先進模型的基礎。 Transformer架構是 語言模型 的核心，為 ChatGPT 等應用提供了動 …
揭秘Transformer创始八子：聚是一团火，散是满天星_澎湃号·湃客_ …
网页2023年8月23日 · Vaswani和Parmar于2021年同时离开谷歌，并合作创办了一家名为Essential.AI的人工智能公司，该公司致力于为企业构建软件、便于企业用户使用大语言模型。 今年5月，这家初创公司获得了由OpenAI投资者“Thrive Capital”领投的800万美元融资。
Attention is All You Need - Google Research
网页We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely. Experiments on two machine translation tasks show these models to be superior in quality while being more parallelizable and requiring significantly less time to train.
黄仁勋对话Transformer七子：所有的机器学习都是颠覆者，人类正 …
网页2024年3月21日 · Ashish Vaswani：论文一作，美国南加州大学计算机科学博士学位，2016年作为研究科学家加入谷歌大脑团队。 2022年4月，与Niki Parmar共同创办了Adept AI，但两人均于12月离开该公司，并共同创立了另一家AI初创公司Essential AI。