神经网络研究的未来趋势包括通过稀疏和量化等技术提高模型效率。这些改进旨在减少资源消耗并使模型更易于访问。
处理不同数据类型 (例如，文本和图像) 的多模态模型正在获得牵引力。OpenAI的CLIP和Google的pald-e就是这一趋势的例证。
其他领域包括神经架构搜索 (NAS)，可解释的AI以及无监督和半监督学习的进步。随着神经网络的发展，它们在机器人和个性化医疗等领域的应用有望扩大。
跳跃连接或残差连接是什么？
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Milvus是一个开源矢量数据库，用于高维矢量的相似性搜索，使其成为语义搜索，推荐系统和人工智能搜索等应用的理想选择。它支持索引和搜索大量向量，通常由深度神经网络等机器学习模型生成。
在IR中，Milvus用于管理来自文本、图像、音频或其
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