「自回归架构」共找到 2880 篇相关文章
训练成本暴降99%，35秒出1分钟高清视频！英伟达MIT等引爆视频AI革命
英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构，其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署，重新定义AI视频生成效率极限。
马斯克再放大招！Grok AI短视频爆火，一夜全网刷屏
今天凌晨，马斯克更新Grok App，Grok Imagine向Grok Heavy用户推出，iOS App的Imagine功能升级。其生成的视频在𝕏上火爆，众多名人盛赞，它速度快，还将让原版Vine回归，对谷歌Veo 3形成挑战。
The Btch：838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models（AFM）系列，含设备端和服务器端版本，还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别，训练有优化，测试表现有差异。此前苹果论文引争议，此次或是其重启 AI 战略之举。
能识图、看视频，也能理解软件界面：蚂蚁百灵开源Ling-3.0-flash-VL
本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL，该模型采用稀疏混合专家架构，支持图片、视频、软件界面理解，可将视觉信息用于推理与任务执行，开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。
“为了一个功能，需要再造一个Google！”Jeff Dean最新对话：TPU的诞生，与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上，Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景，到自研硬件血泪史，再到软硬件协同设计，还探讨了AI未来瓶颈，如能源、硬件等，以及代码编写现状。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
GitHub 狂飙 2.5 万标星，这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了！
GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。
谷歌黑魔法，没人能看懂的Gemini 3 Flash
Gemini 3 Flash速度快3倍且智力超Pro，但没人明白其更「聪明」的原因。它打破「参数即正义」逻辑，在多项测试领先。谷歌或靠TPU、算法、数据优化，还可能用了Titans架构，有重大战略意义。
1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」，柏拉图又赢一回？
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间，表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象，还有多种应用可能，但也有局限性。
为什么 OpenAI 们都要搞 AI 基建？Groq 创始人把背后的逻辑讲透了
文章通过对Groq创始人Jonathan Ross的访谈，探讨AI基建问题。指出AI应用增长受限算力，算力提升易见效，自研芯片可掌控命运。还分析芯片制造难点、市场供需、能源需求等，预测AI将带来用工短缺和新产业。