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静态稀疏已死:Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代

文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题,先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏,后重点阐述全新的Flux Attention,它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由,解决了算法与硬件的矛盾,在多方面实现突破。

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从文本到3D动画:AnimaX重新定义3D动作合成方式

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开启端侧长文本时代!面壁全新架构,让小钢炮最快提升220倍

2025智源大会上,面壁智能发布MiniCPM 4.0模型,实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色,降低缓存需求,提高运行效能,还进行多维度架构创新,是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。

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ACL 2026 | LCA:DeepSeek 长文本加速神器,90% KV 缓存缩减 + 2.5 倍推理提速

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图生视频新玩法刷爆外网:图上画两笔就能动起来,终于告别文本提示

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RAG性能优化:基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化(含源码教学)

文章围绕RAG性能优化展开,指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足,介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点,推荐TextIn xParse,给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法,还探讨了RAG优化方案。

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