炸了！Transformer 中文教程发布

Transformer 如今已经成为主流，为各种任务创造了 SOTA 结果，它是一种新型的神经网络架构，用于处理多种感知模态数据（如图像、文本、音频等），比如机器翻译和文本生成。

我们邀请到哈工大博士李老师为大家直播分享——基于Transformer的视觉语言新SOTA，为大家解决Transformer基础模型原理、难点痛点以及Vision transformer的变式等问题！

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（文末有福利）

多模态Transformer的特点是能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，并且具有非常好的并行化性能。它使用了自注意力机制进行序列建模的神经网络架构，也采用了残差连接和层归一化等技术，以加快模型收敛速度和提高模型的泛化能力。

前段时间，清华团队提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser，并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT，在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型，使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务。

全民积极向(内)上(卷)的时代，江湖常有传言：SCI在手，升职加薪、前程无忧。

发论文的门槛，说高不高，说低不低。不管你是科研经验丰富的研二研三学生还是研0小白都可以发论文的。有时候限制你发论文的，不是写作技巧、不是实验，往往是最初但是最重要的idea。

对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重要！

1.紧跟风口。

想发文章最容易的方法就是紧跟风口，顺着领域内的研究趋势确定自己的方向，毕竟在热门领域内，创新点和idea远比其他非热门领域多。

2.有一位有经验有能力的前辈指导

大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

所以，要解决的问题就是

1.找到风口

2.找到领域内的大神做导师

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