「双并行注意力机制」共找到 1187 篇相关文章
刚刚，面壁小钢炮开源进阶版「Her」，9B模型居然有了「活人感」
2月4日，面壁开源全双工全模态大模型MiniCPM - o 4.5，在多方面达SOTA水平。它能边看边听边说，实现自主交互。实测中表现如真人，其架构和机制有创新，还适合端侧部署，或开启人机交互新时代。
十周前才写下第一行代码，如今颠覆 9 个行业？员工人均 10 万粉，00 后创业者狂言：我们将超越 OpenAI
本文聚焦 21 岁 00 后创业者 Roy Lee 和他的桌面 AI 助手 Cluely。该产品获高额融资、估值达 1.2 亿美元且已盈利，但也饱受争议。文中还揭秘其成功热度的关键、团队情况，探讨 AI 时代产品留存演变。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据
知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。
估值神话即将崩盘？Palantir CEO狂喷OpenAI和Anthtropic：拿走企业核心机密还要收过路费
Palantir CEO Alex Karp在电视采访中拆解OpenAI和Anthropic商业模式，指出企业花买token的钱未获匹配价值，商业机密被拿走。他质疑按token收费机制，认为不能稳定创造价值。还指出企业数据可能使模型取代自己，行业高估值或松动。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
腾讯混元AI Infra如何优化Hy3 Preview：一次大模型推理性能提升的技术拆解
文章聚焦腾讯混元AI Infra对Hy3 preview模型的推理性能优化。从算子优化与融合、并行策略等五大维度，剖析技术思路、算法及收益，如Attention算子单batch长文本最高加速2.95x，还提及后续显存优化等工作。
GLM-4.7-Flash无审查版发布：30B MoE模型，仅3B激活参数
GLM-4.7-Flash无审查版由HauhauCS发布，基于原版移除审查机制。采用30B - A3B混合专家架构，总参数量31B，每次前向传播仅激活约3B参数，推理快，支持200K上下文长度，有两种变体和四种量化版本。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。