「稀疏注意力架构」共找到 2078 篇相关文章

新闻资讯7

AI圈水太深:OpenAI保密、Meta作弊!国产MoE却异军突起

文章梳理大语言模型发展,从传统稠密架构到稀疏MoE架构,参数从百亿到万亿。介绍OpenAI、Meta等厂商模型,如GPT系列、Llama系列,还提及Mixtral、DeepSeek V3等。指出Meta作弊丑闻,国产MoE模型异军突起。

新智元
开源动态8

Kimi K2技术报告正式发布:“保姆级”深度解析,一文读懂万亿参数智能体的所有秘密

Kimi K2技术报告发布,Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进,有预训练、架构设计等多方面创新,为智能体领域提供可行路径。

AI寒武纪
推荐文章7

Patreon 年度回顾中的架构经验

2025年Patreon工程团队在为超千万付费会员推新功能时重建底层设施。其年度回顾详述12个项目,提炼韧性迁移、数据模型重构、分布式系统一致性权衡三大架构主题,还分享多项目实操经验。

InfoQ
推荐文章7

InfoQ 2025 年趋势报告:软件架构和设计

InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告,借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势,如 LLM 普及但应用场景存疑,还有 Agentic AI、SLM 等创新领域,以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。

InfoQ
新闻资讯7

摩尔线程新一代GPU架构10天后发布

2025年12月19 - 20日,摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举行。大会聚焦国产算力,主论坛将发布新一代GPU架构,还有20+技术专场和1000㎡科技嘉年华,官网已开放报名。

量子位
开源动态8

首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架

检索增强生成系统复杂度提升,科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0,基于 MCP 架构,降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本,支持低代码构建复杂系统。

GitHubStore
算法论文8

清华、快手提出AttnRL:让大模型用「注意力」探索

清华和快手团队提出新框架AttnRL,引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题,实验显示在多基准测试中表现优异。

机器之心
新闻资讯7

图解GPT-OSS:架构、消息格式与推理机制等

OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS,虽性能无惊喜,但设计思路有意思。其架构是经典延续,消息格式有巧思,支持三档推理模式,分词器有小进步,这些设计在实际应用和理论上有一定价值。

AI工程化
开源动态8

刚刚,DeepSeek又探索新架构了,开源OCR 2

DeepSeek更新DeepSeek - OCR 2,引入DeepEncoder V2架构,实现视觉编码范式转变。模型和技术报告齐开源,在多项测试中表现出色,降低重复率,为全模态编码提供路径,但在报纸类文档识别有不足。

机器之心
开源动态8

全网开测GPT-oss!技术架构也扒明白了

全网开测GPT-oss,它登顶开源模型王座,性能比肩o3-mini、o4-mini,适合本地推理。网友探索出多种用法,还推出Pro版。其架构也被扒出,官方介绍了微调方法,吴恩达等大佬也参与测评。

量子位