「自注意力层」共找到 1530 篇相关文章
35 年只卖设计,今天亲自下场造芯!Arm 首款自研芯片发布,Meta 抢下首单
36 年来 Arm 一直授权芯片设计,如今推出首款自研芯片 Arm AGI CPU,Meta 成首单客户。该芯片专为代理式 AI 设计,性能出众,获多家企业认可,还推出参考服务器,当前全球 CPU 供应趋紧。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制:仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型,提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法,发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配,经多基准评测,性能和效率表现优。
美团龙猫LongCat技术升级!新注意力机制解码速度快10倍,还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA,重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造,计算复杂度降至线性,处理128K上下文解码快10倍,性能不缩水,后续还计划支持动态稀疏比例。
微信、清华连续自回归模型CALM,新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM,它将语言建模为连续向量而非离散词元,显著改善性能与计算成本权衡,解决了 LLM 效率瓶颈,虽面临技术挑战但实验效果佳,还指明未来研究方向。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时,发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术,将整体推理速度提升60%,还突破显存墙,且该优化可扩展到其他模型。
Cursor 2.0 来了!自研模型 Composer1,更禅的界面,多代理并行,Browser调试更强大
Cursor 2.0 发布,有诸多升级。它有自研编码模型 Composer1,速度快且适合 Agent 模式;界面更清爽禅意;支持多代理并行,能提升编码效率;浏览器可嵌入编辑器,沙盒终端在 macOS 正式发布等。
蚂蚁dInfer框架,让扩散大语言模型推理速度再飙10倍,相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架,联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题,提出创新算法和系统优化策略,实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM,代码已开源。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。
飞书MCP不好用?我一天自研了人生教练MCP (v3.0)| 附:我的AI启发
作者因飞书MCP更新与期望不符,花一天自研人生教练MCP组件。介绍了人生教练Agent特点,还给出启动方法,最后分享在MCP实践中发现的AI趋势及实践总结。
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。