「二维线性传播」共找到 152 篇相关文章
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
⼤模型是万能的吗？探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
本文基于公共云大客户出海投资业务案例，探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代，从纯大模型到引入机器学习算法，目前项目处于落地阶段，有望实现多方共赢。
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
AST| 西工大单湘淋、张伟伟等：基于湍流各向异性分析与符号回归的改进型二阶非线性涡粘模型
针对非线性涡粘模型各向异性建模难题，西工大单湘淋、张伟伟等通过雷诺应力各向异性分析方法开展特征提取，构建新型二阶非线性涡粘模型，在方形管道与矩形扩压器湍流测试中，精度优于现有模型。
LLM助力突破尘封60年数学猜想！北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界
北大王立威团队构建基于 LLM 的框架，聚焦 Gilbert - Pollak 猜想，将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录，工作已被 ICML 2026 接收，代码和证明均已开源。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
Transformer死角，只需500步后训练，循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列，是相比Transformer的关键优势，但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明，通过简单训练干预，循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【八】｜ 什么是残差连接？
本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接，指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题，而残差连接能缓解，还说明了其工作原理和可行性。