「流式注意力掩码」共找到 279 篇相关文章
「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。
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。
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。
腾讯音乐如何基于 AutoMQ 降低 Kafka 50%+ 成本
腾讯音乐旗下产品产生海量数据，传统自建 Kafka 集群运维复杂、成本高。为此，运维团队选 AutoMQ，将成本降超 50%，提升扩缩容效率，降低运维负担，本文分享其经验。
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。
semianalysis 长文 | 关于Meta 砸钱、抢人、领导力、建帐篷、计算、数据和超级智能
Meta在基础模型性能落后，扎克伯格亲自挂帅开启AI军备竞赛。他砸钱收购、挖人、堆算力，建GPU集群，还面临Llama 4失败问题，试图通过一系列举措追赶超级智能。
刚刚，机器人练成了宁次的「白眼」：∞帧画面边看边3D重建我们的世界！
蚂蚁灵波开源的LingBot - Map模型实现无尽流，可看∞帧视频稳定实时3D重建。它打破“既要实时、又要记路、还要省显存”的不可能三角，在多项测试中表现优异，补齐具身智能关键拼图。
告别「面瘫」配音，InfiniteTalk开启从口型同步到全身表达新范式
传统video dubbing技术有局限，新兴模型也有问题。美团视觉智能部研发的InfiniteTalk引入‘稀疏帧video dubbing’，实现口型、表情、肢体与音频自然对齐，解决长视频生成难题，技术已开源。