Belege 388 % SICHERHEITGesamtvertrauen: 88%Wie gut die Quelle und die Belege des Pins seine Termine stützen.Gewichteter Durchschnitt, wie fest 3 Belege einschließlich der Quelle die Start- und Endzeiten des Pins stützen; ein Beleg zählt für je 180 Tage, die er älter ist als der neueste, nur halb so vielAlle Pins mit mindestens 75 % Sicherheit anzeigen
Der erste Eintrag ist immer die Quelle des Pins. Die Gesamtsicherheit ist ein gewichteter Durchschnitt, wie fest jeder Beleg die oben verwendeten Start- und Endzeiten stützt; ein Beleg zählt für je 180 Tage, die er älter ist als der neueste, nur halb so viel.
- [1]90%arxiv.org/abs/1706.03762arxiv.org· Gepostet am 22. Sept. 2026· Beginn 12. Juni 2017 ✓· 33 % der Wertung
Die arXiv-eigenen Metadaten zu 1706.03762 nennen als citation_date 2017/06/12, und der Wikipedia[2][3]-Artikel zur Arbeit sagt dasselbe: „Am 2017-06-12 wurde das ursprüngliche Encoder-Decoder-Transformer-Modell (100 Millionen Parameter) in der Arbeit ‚Attention is all you need‘ veröffentlicht.“
- [2]90%Attention Is All You Needen.wikipedia.org· Hinzugefügt am 22. Sept. 2026· 33 % der Wertung
Dates the paper to 12 June 2017 and describes what it did: "a 2017 research paper on machine learning authored by eight scientists and engineers working at Google" introducing the transformer, "based on the attention mechanism proposed in 2014 by Bahdanau et al.", which "has become the main architecture of a wide variety of artificial intelligence systems, including large language models". It also records that all eight authors later left Google.[1]
- [3]85%Transformer (deep learning architecture)en.wikipedia.org· Hinzugefügt am 22. Sept. 2026· 33 % der Wertung
The architecture itself, for how self-attention replaced recurrence and what was built on it afterwards.[1]
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