「整流流Transformer」共找到 386 篇相关文章
马斯克惊叹！DeepSeek和Kimi先后出手，捅破了Transformer的「潜规则」！
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习，用数学约束保证稳定性；Kimi将注意力机制用于层间连接，解决了更根本的问题，性能提升显著。
C罗刚头球破门，AI解说脱口而出！全模态实时流太狠了
2026世界杯正热，阿里云在Flink Forward Asia 2026大会宣布Apache Flink 3.0进入Agentic Streaming For AI时代，推出全模态数据流处理能力，可让AI实时解说比赛。Flink 3.0解决了流式Agent数据处理难题，已有智能运维等应用场景。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究！单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3（DA3），获谢赛宁盛赞。它架构简单，能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置，在新视觉几何基准上表现出色，核心秘诀是极简设计。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
日本AI王者，CTO是Transformer之父，刚拿下世界编程竞赛冠军
在ICFP 2025编程大赛中，日本Sakana AI的「Team Unagi」以人机共创模式夺冠。其AI系统「ShinkaEvolve」优化代码，性能提升近十倍，还启发人类思维。Sakana AI以自然进化为理念，探索AI新范式。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。
刚刚，谷歌AI路线图曝光：竟要抛弃注意力机制？Transformer有致命缺陷！
谷歌未来AI路线图曝光，Gemini全模态是重点，模型向智能体转变，推理能力将扩展。谷歌还需突破现有注意力机制限制实现无限上下文。此外，文中盘点了OpenAI、DeepSeek等大厂AI年中表现。
8个AI顶流科学家，300亿估值：他们要让AI自我进化
AI初创公司Recursive结束隐身状态，公布八位联合创始人名单，完成6.5亿美元A轮融资，估值达46.5亿美元。公司旨在推动自我改进型人工智能发展，让AI学会科研，虽面临挑战，但受算力产业链关注。
告别“试验田”：当大模型真正嵌入 ERP、供应链与核心决策流 | AICon
文章围绕大模型嵌入企业核心系统展开，邀用友罗小江等担纲。介绍鞍钢赵伟升级 RAG 技术、用友罗小江构建决策架构、京东耿东阳用大模型优化供应链的案例，为企业数智化转型提供参考。
比Transformer更强的架构来了？浙大新作Translution，一统卷积和自注意力
随着大模型发展遇瓶颈，浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution，实现自注意力与卷积的融合统一，构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention，为新一代神经网络发展开辟新方向。