「自注意力机制」共找到 1952 篇相关文章
零营收!估值 90 亿美金独角兽 - Prediction Markets 炸裂硅谷
本文是 Altimeter Capital 合伙人 Freda Duan 对 Prediction Market 的解读。它在 2024 年美国大选后进入公众视野,Polymarket 估值达 90 亿美元。其机制使结果比民调更真实,正重塑人们获取真相、定价未来的方式。
实时交互式长视频生成
文章提出用于实时交互式长视频生成的帧级自回归框架 LongLive,解决了长视频生成在效率和质量方面的挑战,具备长视频生成、实时推理、高效微调等亮点,还给出安装、推理、训练等步骤。
刚刚,OpenAI发长篇论文:大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因,即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子,后训练阶段‘考试机制’强化幻觉,还给出改评分规则的解法。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker,模仿人类思考模式,动态压缩推理步骤,削减tokens数量,降低成本。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大,策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架,梳理LLMs推理模式,将策略选择形式化,还分析了决策因素及策略选择机制。
人格向量:大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移,传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”,实现提前预测、实时监控和主动控制,为AI安全提供数学框架。
半量工具,双倍效能:ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战,传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO,通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制,降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
张雪峰灵魂发问:30岁程序员年入百万,30岁医学生还在实习,你选哪条?
张雪峰发问,30岁程序员年入百万,30岁医学生还在实习,该选哪条路。文章分析指出,程序员来钱快但竞争大、易被淘汰,医生起步慢却稳定、后期收入可观,关键是要选能扛住节奏的职业。
杨植麟被梁文锋叫醒了!Kimi新模型发布即开源,1T参数全线SOTA
172天后,Kimi推出全新Kimi K2基础大模型回应DeepSeek冲击。它为MoE架构,1T参数,激活参数32B,在多任务上领先,发布即开源,还分享技术细节,实测有亮点也待优化,展现回归之势。
全球首个科研LLM竞技场上线!23款顶尖模型火拼:o3夺冠,DeepSeek第四
Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena,23款顶尖大模型比拼科研任务,OpenAI o3夺冠,DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题,但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。