「后Transformer架构」共找到 3713 篇相关文章
NUS Show Lab 寿政教授:打通自回归与离散扩散,打造下一代具身大模型底座|ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享,团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构,解决多模态理解与生成融合痛点,延伸至具身智能领域,突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
杀疯了!单卡4090跑通全量微调,面壁1B级多模态性能怪兽硬刚大厂
面壁智能推出MiniCPM-V 4.6,参数约1B,性能和推理效率出色。它在多模态任务综合能力、推理速度上领先竞品,靠ViT架构改造和4倍/16倍混合视觉Token压缩实现创新,有工业验证,对开发者和普通用户意义大。
GLM-4.7-Flash无审查版发布:30B MoE模型,仅3B激活参数
GLM-4.7-Flash无审查版由HauhauCS发布,基于原版移除审查机制。采用30B - A3B混合专家架构,总参数量31B,每次前向传播仅激活约3B参数,推理快,支持200K上下文长度,有两种变体和四种量化版本。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro!成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中,4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶,单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法,还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
从 Langchain 到 Spring AI,我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施?
文章指出AI Agent应用开发方式演变快,企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势,如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等,还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
刚刚,阿里Qwen3.6又悄悄放出4个开源权重,卷疯了
继今年2月发布Qwen3.5系列后,阿里推出Qwen3.6多个开源权重版本。Qwen3.6优先保障稳定性与真实场景可用性,为开发者提供更好编码体验。介绍了Qwen3.6 - 27B和Qwen3.6 - 35B - A3B亮点。
实测!DeepSeek V4-pro是第一个接近Claude开源模型,前Meta研究员震惊
DAIR.AI创始人、前Meta AI研究员Elvis用DeepSeek - V4 - Pro在Pi框架搭LLM知识库,该模型开箱即用,完成知识密集型多步研究任务表现出色,在开源模型里Agent编程和推理能力强,架构设计让推理快且成本低。
超越对数似然:模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调(SFT)用负对数似然(NLL)作训练目标的默认设定,提出基于概率的目标家族,引入“模型能力连续体”概念,分析不同目标在不同模型能力下的表现,为模型后训练提供新优化方向。
后生可畏!何恺明团队新成果发布,共一清华姚班大二在读
何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后,近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF),解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数,还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构,提升了实用性和效率。
LeCun炮轰Hinton:他认可LLM就是想摆烂退休了!
Yann LeCun在播客专访中火力全开,炮轰Hinton认可LLM是想摆烂退休,直言LLM不是通往智能的路,还吐槽Meta卷入LLM竞赛后无法专注研究。他介绍了新公司AMI和世界模型、JEPA等技术,认为JEPA类世界模型五年内将统治AI圈。