在2024年NeurIPS大会上，GAN和Seq2Seq两篇经典论文获得时间检验奖。GAN由Yoshua Bengio等提出，利用生成对抗网络实现高质量数据生成；Seq2Seq由Ilya等人提出，解决了输入输出序列长度不定的问题，推动了机器翻译等领域的发展。

本研究比较了Transformer和Seq2Seq模型在美国手语翻译中的效果，结果显示Transformer模型在蓝色分数上优于Seq2Seq模型。引入ResidualLSTM反而降低了Transformer的性能，显示出Transformer与ResidualLSTM不兼容。

本文介绍了使用Python和TensorFlow/Keras实现序列到序列（Seq2Seq）模型的方法。Seq2Seq模型由编码器和解码器组成，编码器将输入序列编码成上下文向量，解码器根据该向量生成目标序列。文章还提供了一个简单的英法翻译任务的示例代码，并介绍了训练和推理模型的过程。希望读者能通过本文了解Seq2Seq模型的原理和实现方法，并尝试更复杂的模型和任务。

本文提出了一个基于序列到序列解决视频动作分割的统一框架，通过全面时间戳监督设置的 seq2seq 翻译，映射视频帧序列到动作分段序列，解决动作分割问题。通过修改和辅助损失函数，以及针对长输入序列和较少视频输出序列的模块化方法，提高了模型性能。在完全和时间戳监督设置中，该框架表现出色，超过了几个数据集上的最先进算法。

P2LHAP是一种新的Patch-to-Label Seq2Seq框架，能够从传感器数据中同时分割、识别和预测人类活动。它通过补丁级表示和平滑技术实现准确识别活动边界，并在三个任务中优于现有技术水平。

该文介绍了一种解码干预框架，利用评论家评估生成的令牌适当性，并在动态影响下选择令牌。实验结果表明该框架优于基准线，达到最先进方法水平。

本文提出了一个基于全面时间戳监督设置的 seq2seq 翻译的统一框架，用于解决视频动作分割问题。框架通过引入辅助监督信号和独立的对齐解码器，以及针对标准 Transformer seq2seq 翻译模型的模块化方法，能够应对长输入序列和相对较少的视频输出序列。通过有限 k-medoid 算法将框架扩展到基于时间戳的监督设置，用于生成伪分割。该框架在完全和时间戳监督设置中表现一致，胜过或与几个数据集上的最先进算法相竞争。

我在写上一篇博客《》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。（这是），再比如国内张俊林老师的这篇《》，然后你会发现几乎网上关于Transformer/BERT的文章无外乎是以下这几种情况。