「注意力不平等」共找到 213 篇相关文章
CoT推理大溃败？哈佛华人揭秘：LLM一思考，立刻就「失智」
新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」，使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中，用CoT推理模型准确率下降，还总结了四大模式，并提出四种缓解策略。
击败PI！星动纪元登顶具身奥林匹克，狂揽三项全球冠军
在具身灵巧操作奥林匹克赛事Benjie’s Olympics中，中国具身智能公司星动纪元斩获三项全球第一，超越美国明星公司PI。其自研VLA具身模型优势显著，且已在多领域落地应用。
国产AI营销工具来了！工作流被Agent重构，营销物料一键即出
2026年营销与以往不同，传统营销困境重重，消费者注意力碎片化。巨量引擎推出「品星云AI营销新模式」，贯穿营销全链，有独家生态、硬核技术、体系协同优势，为AI营销产业级落地提供范本。
FlashAttention-4正式发布：算法流水线大改，矩阵乘法级速度
深度学习领域底层优化技术FlashAttention更新至4版本。其核心作者称在Blackwell GPU上，注意力机制执行速度接近矩阵乘法。新算法克服瓶颈，在B200上性能提升，还获Pytorch官方支持。
清华刘知远团队论文：最小化结构改动，短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8 - Flash - Next，它是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日就提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还给出启动命令及配置建议参考。
突破一亿Token极限：EverMind提出MSA架构，实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍，大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构，突破扩展性、精度和效率的不可能三角，实现100M长度的大模型长时记忆框架。
大象秒变挖掘机！三维变形新突破，无需额外训练 | CVPR'26
南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，效果远超传统方法，代码已开源。
AAAI 2026杰出论文奖 | ReconVLA：具身智能研究首次获得AI顶级会议最佳论文奖
具身智能常被视为‘系统工程驱动’研究方向，ReconVLA获AAAI杰出论文奖，是具身智能方向首次获AI顶级会议最佳论文。它解决VLA模型关键瓶颈，通过重建式隐式视觉定位机制，实验效果显著。