「注意力去偏」共找到 443 篇相关文章
刚刚,何恺明团队新作,「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型,将扩散过程置于连续向量空间,只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码,引入自条件机制。实验显示,ELF用不到其他方法十分之一数据,生成质量全面领先。
Claude Code发布Agent View,多任务流的ADHD患者有救了
Claude Code发布Agent View,它像给Claude Code的tmux,能将多个Claude会话状态分类展示,帮用户分配注意力。它把Anthropic内部工作流产品化,有会话与窗口解绑、工作树隔离等设计。
AI撑爆GitHub!天天宕机,18年老兵带5万星项目「决裂出逃」
GitHub第1299号用户、Vagrant之父Mitchell Hashimoto,因GitHub连续宕机和AI转型,带着5万星项目Ghostty出逃。AI让GitHub负载剧增,其资源向AI倾斜致基础设施维护变差,“去GitHub化”声音渐大。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构,推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI,基于全新非掩码离散流匹配架构,能并行去噪、动态修正,为多模态模型开辟新路径。
刷新世界记录!40B模型+20万亿token,散户组团挑战算力霸权
Nous Research推出Psyche网络,用区块链汇聚全球计算资源,启动40B参数大语言模型Consilience预训练,达20万亿token创纪录。还解决带宽瓶颈等问题,让AI训练去中心化,推动创新与民主化。
kimi K3超大杯升级背后的技术内幕
文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分,在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进;在注意力机制选择 MLA,与 KDA 混合缓解部分问题,还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。
每天上线一个新系统,这款腾讯自用低代码有什么不同
腾讯自用低代码平台无极,平均每天上线1.2个新系统,用户覆盖1/3员工。它去模板化,从数据结构设计开始,数据推导UI,有灵活编辑器,支持渐进式开发,具备集成性和开放性,还有AI赋能。
17 万模型背后:魔搭联合 AMD 送 1000 小时 GPU 的算盘
魔搭社区联合 AMD 推出「AMD 开发者激励计划」,提供最高 1000 小时 GPU 算力额度。魔搭社区对标 Hugging Face,托管超 17 万个开源模型。此次激励是三方匹配的生意,还释放了硬件去美元化和模型托管社区升级的信号。
答对了却没看图?EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力,但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE,把标注证据区转为目标分布,监督空间注意力,推理无额外标注,实验成绩优异。
DeepSeek发布最新论文,5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨
全球著名开源大模型平台DeepSeek在huggingface发布超强开源模型V3的论文,从硬件架构和模型设计双视角探讨高效训练和推理,提出DeepSeek - MoE、多头潜在注意力等创新技术,解决内存、计算效率等难题。