1樓：yearn
瀉藥，好多類似的問題，那麼就用類似的回答（狗頭
在MSRA的時候老闆專門做CV裡的transformer，也看過一段時間NLP中的CNN
Transformer在CV中確實展示了很多的設計技巧，有很多transformer和高階CNN正規化聯合起來組成更強更快transformer的工作 （deformable Detr）。不止如此，CNN在NLP中達到的效果也是非常不錯的，最近也有人用CNN代替attention做預訓練效果很不錯。
與此同時Global-Local一直是transformer改進的核心之一，無論是CV還是NLP，而conv其實就是非常非常local的attention，所以到底是CNN->TRANSFORMER，還是TRANSFORMER->CNN呢？老闆說過：目前CNN和attention的邊界已經越來越模糊了，誰強誰弱尚未可知（狗頭。
MLP完全替代上面兩者的可能性就更小了，transformer的參數量和計算複雜度已經很被人詬病了，更何況完全體的MLP。目前來看所謂完全的MLP還是非常難得，除非又回到local版的mlp，那再改改就是conv了。
所以所謂的閉環目前看來是閉不起來的，之所以認為MLP->CNN->TRANSFORMER更多的是出現時間先後而已，並不是說二者誰一定更強，至少目前還無從得知，更多的可能是相互融合吧。
現在的人工智慧是不是真正的人工智慧？人工智慧發展到什麼程度了？
換些問題驗角度 人工智慧，智慧型達到動物的水平，達不到人類的水平。動物只能處理當前的事情，比如獅群圍獵，羚羊逃跑，甚至烏鴉引導孤狼捕捉兔子，大象 藏驢刨坑喝水等等。它們無法處理複雜的關係，只會處當前，而不會 述往事 思來者 人工智慧，因為沒有生命，無法達到人類所能具備的意識。 zhangyi2099...
人工智慧是不是乙個追求熵減的過程
我反對 個人愚見，熵減是乙個創新的過程，是由舊到新的過程，是兩個量級之間的質變。1 1 2，消耗了兩個1，得到了乙個2，但這兩個1並沒有被真正犧牲掉，廣義上講，沒有付出任何代價，1是永恆的。一家企業投入數百萬美元，研究人工智慧，最後以失敗收場，員工拿到了應得的工資報酬，各得其所，這又有什麼損失呢？這...
人工智慧是不是走錯了方向？
劉鈞文 我覺得這個想法有點本末倒置了。數學是為了描述現實世界的現象，便於人去理解其中的規律。而不是世界當中的現象來遷就人類的數學模型或者人工智慧。人工智慧再強也是基於這種邏輯工具衍生出來的，至於說大腦裡面有沒有傅利葉變換什麼的，說真的，用三體的一句話來說，主不在乎。 zhmym 人工智慧本來就沒有在...