「自注意力机制」共找到 1944 篇相关文章
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
Claude最强Fable 5.1发布！8项屠榜，最高降价45%，反蒸馏机制上线
Anthropic发布Fable 5.1和Mythos 5.1，8项基准测试夺冠，价格最高降45%。展示科研成果，如蛋白质设计、生成金星地图等。上线反蒸馏机制，防止篡改上下文，还给出替代方案。
迎接智能体的「觉醒时刻」：EverOS全球公测开启Agent Memory自进化序章
随着主动执行型 Agent 爆发，AI 向自我演化智能体跃迁，但现有 Agent 有诸多痛点。EverMind 团队公测专为自我演化智能体设计的记忆底座 EverOS，它依托核心算法与进化引擎，提升任务成功率，解决多项技术难题。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
从物竞天择到智能进化，首篇自进化智能体综述的ASI之路
普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述，为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义，围绕What、When、How、Where构建分析设计框架，还探讨评估范式并指明未来方向。
MCP高手进阶【一】：彻底弄懂生命周期管理器（Lifespan）的机制与用法
文章深入解读MCP SDK开发高级技巧，聚焦生命周期管理器（Lifespan）机制与用法。先介绍Python上下文管理器，再讲FastAPI的lifespan，接着说明MCP Server的使用流程，最后分析不同传输模式下的工作方式。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
Claude一夜爆更自修bug，PR自己绿了！全球程序员：「摸鱼」正式合法
Claude Code上线「云端自动修复」功能，可自动跟进PR，排查问题、写代码并推送，解放开发者双手。同时，科研团队用其打造Claudini，迭代56次发现新型越狱算法，Claude Code还能自进化写代码。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。