「稀疏注意力」共找到 279 篇相关文章
浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
开会最怕那一声尖叫，被腾讯会议用声链干掉了
开会时多人用多台设备入会常出现啸叫、回声问题，以往解决方法成本高或体验差。腾讯会议‘声链’以纯软件方案解决此问题，让设备自由开麦，声音更自然稳定，体现技术价值。
省下1.25倍算力！Kimi这篇论文，可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时，残差连接存在PreNorm稀释问题，导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案，还给出工程解法Block AttnRes，实验显示能省算力且提升效果。
SIGGRAPH Asia 2025｜30FPS普通相机恢复200FPS细节，4D重建方案来了
3D视觉领域难题是用普通摄像机将高速世界转为数字化4D时空。受限于成本和带宽，现有方法有局限。本文提出“异步采集 + 视频扩散模型修复”方案，用30 FPS相机恢复100 - 200 FPS动态细节。
Anthropic：上下文工程在AI Agents的正确打开方式！
在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
视频生成比播放还快：开源VDN-H3，14秒视频11秒搞定
近期，网络出现“无限流”视频，源于MiniMax H3。OpenVDN团队开源Video Delta Net（VDN），基于MiniMax H3使视频生成速度提升75到90倍，14.4秒的768p视频11.23秒就能生成。它采用混合思路，性能提升显著。
多人会话视频生成新突破：香港科技大学，浙江大学用单人数据实现多人交互视频生成
香港科技大学、浙江大学等开源 AnyTalker，提出音频驱动多人交互生成新范式。它用创新机制和两阶段训练策略，以少量数据实现多人视频生成，还构建评估指标，性能超现有方法。
独家丨MiniMax 高级研究总监钟怡然已于半年前离职
AI 科技评论独家获悉，MiniMax 高级研究总监钟怡然已离职，去向未公开。他曾主导设计 MiniMax - 01，该模型在超长上下文处理能力上表现突出，走出独特架构创新与效率优化路径。
「Tokens是胡扯」，Mamba作者抛出颠覆性观点，揭露Transformer深层缺陷
Mamba作者Albert Gu在博客中探讨状态空间模型（SSM）和Transformer权衡，抛出‘Tokens是胡扯’观点，揭露Transformer深层缺陷，如分词问题、处理噪声能力弱等，还分析两类模型特点及结合优势。
开源多模态大模型EarthMind，观测地球统一框架
地球观测数据复杂，现有多模态模型难适用。意大利、德国多所高校研究人员联合开源多模态大模型EarthMind，引入空间注意力提示模块，实现跨模态融合和多粒度理解，解决地球观测难题。