「循环深度Transformer」共找到 1096 篇相关文章
第一视角效率超过真机，深度机智发布全球首个以人类学习范式构建的具身基座模型
2026年具身智能行业火热，但技术路线不明。深度机智创始人陈凯在中关村论坛发布具身智能基座模型PhysBrain 1.0，用千余小时人类第一视角数据超越真机数万小时数据成果，开启具身领域‘物理常识’革命。
Claude Code越更越废？！大厂AI主管公开怒喷思考深度暴跌，官方回应更被怼爆 ：菜成AI“玩具”
Claude Code在2月更新后无法用于复杂工程任务，AMD AI团队主管Stella Laurenzo分析发现其思考深度下降67%、算力消耗增加。开发者不满，Claude Code负责人回应未获认同，部分开发者考虑转用Codex。
Claude Code越更越废？！大厂AI主管公开怒喷思考深度暴跌，官方回应更被怼爆 ：菜成AI“玩具”
开发者 Stella Laurenzo 分析称，Claude Code 在 2 月更新后，思考深度下降 67%、算力消耗大增，无法用于复杂工程任务。她提出改进建议，开发者对此认同，负责人回应遭反驳，部分人考虑转用 Codex。
英伟达DLSS 4.5来了：Transformer再进化消除鬼影，“拼好帧”最高提至6倍还能动态调节
CES 2026英伟达在中国媒体见面会介绍了DLSS 4.5，它采用“双核心”策略，画质核心用第二代Transformer模型解决鬼影和闪烁，性能核心支持6倍插帧并能动态调节，还推出G - SYNC Pulsar降低动态模糊。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
两个月连获两轮数亿元融资，深度机智以全栈自主路线加速国产物理AI基座模型落地｜甲子光年
物理AI是全球科技竞争焦点，深度机智率先定义‘人类学习’技术路线，成立一年全链路落地。近日完成数亿元融资，下轮融资收尾。其数据、模型、硬件成果显著，产品全落地，订单数千万元，团队强大，将推动国产物理AI普及。
火速吃瓜，OpenAI模型还没发又惹出争议了？？
GPT - 6发布前夕消息不断，OpenAI新模型引入的“循环深度”技术因可能让模型思考难监控引争议，同时模型名或被API剧透，图像模型GPT Images 2.1也将更新。
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算，忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法，提出用检索替代累加，还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。