「填充注意力抑制」共找到 255 篇相关文章
刚刚国产双响炮炸场!智谱「牛来模型」和阿里Qwen3.8-Flash双双亮相屠榜
智谱发布GLM - 5.3 - Flash(牛来模型),原生多模态,支持1M token上下文,运行在国产芯片,价格实惠。阿里开源Qwen3.8 - Flash - Next权重,成本低性能优,在四大维度重构架构。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
Agent 形态一天一个样,Infra 到底该为谁而建?
过去一年,Agent 应用形态多变,但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为,Agent Infra 重要性待显,当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
最强AI PPT Skill!小白3分钟做大片感演示稿
本文介绍了鲸格PPT Skills,它是语义驱动的静态演示系统。区别于多数AI PPT工具,它先理解内容语义再呈现,支持多格式输出,有独特架构、动效和审美规则,生成的PPT可编辑、交互性强。
AI看不懂的色盲测试背后,藏着一场像素与诗意的战争。
作者和同事测试AI色盲测试图,多模态模型Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5等纷纷答错,仅GPT 5.2 Thinking答对且靠代码作弊。研究发现,AI看图断章取义,缺乏人类的“格式塔”能力。
深度拆解,硬核解构,揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统,介绍其核心组件和高级特性,包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等,还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容,助力读者理解推理引擎工作原理。
OpenAI:我们正朝着什么方向优化 ChatGPT?
OpenAI 官网文章称,ChatGPT 发展方向是成‘对你有用’的工具,不追逐 DAU 或让用户沉迷。它介绍了有用的使用场景,还提及健康使用方面的改进及与专家合作提升响应能力等内容。
OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文,指出RAG只是其中一环,还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》:构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章,结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点,如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等,还给出总结与核心启示,对 Agent 开发有借鉴意义。
AI智能体的上下文工程:Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得,包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容,还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。