「线性注意力架构」共找到 2035 篇相关文章
全流程国产GPU,上下文提速100倍!中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0,训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度,超长序列处理速度快,还开源7B模型,为类脑智能发展提供新思路。
真·开外挂!MIT新研究:架构0改动,让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM,不改动模型架构,让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”,实验显示其处理规模超前沿模型,复杂任务优势显著,多数场景性价比高。
字节版龙虾架构火爆GitHub!开源获35k+ Star,内置Skill全家桶,原生适配飞书
字节开源Deer - Flow2超级智能体管理框架,登上GitHub Trending榜首,获35.3k Star。它采用模块化多智能体架构,主打开箱即用,扩展性强,适配多种IM渠道,还介绍了核心能力、部署方式等。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制!GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络(GSPN)。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”,将计算量降低,保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录,如高分辨率生成加速超84倍。
原生理解生成统一:商汤开源SenseNova U1,用统一架构终结「缝合怪」多模态
商汤开源日日新 SenseNova U1 系列原生理解生成统一模型,采用 NEO-unify 架构,只需 8B 小参数就能实现很多商业闭源模型效果。在多测评维度性能领先,还能实现连续性图文创作输出,解决理解与生成断层问题。
腾讯AI战略大升级:组织架构重组与混元世界模型1.5发布
2025年12月17日,腾讯宣布两项重大举措,一是重组AI组织架构,成立新部门并任命首席AI科学家;二是发布混元世界模型1.5,能实时生成可交互3D虚拟世界,应用场景广泛,或引领行业进入‘AI原生’新阶段。
ICML 2025 | 打破残差连接瓶颈,彩云科技&北邮提出MUDDFormer架构让Transformer再进化!
彩云科技与北邮联合提出多路动态稠密连接(MUDD)替代残差连接,提升Transformer跨层信息传递效率。实验显示,采用该架构的模型性能显著提升,论文等均已公开。
MultiAgent架构实践:如何打造GitHub Stars 2.8k的ComfyUI-Copilot V2.0
ComfyUI是Stable Diffusion生态中可视化编程工具,但使用有难度。ComfyUI - Copilot V2.0基于多智能体协作框架构建,能实现对话开发、报错修复等功能,还介绍了其架构、技术栈及多智能体设计思路等。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等:基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法,提出基于共享并行架构的融合策略,区分公共与私有特征,提升融合框架表征能力,还通过算例验证方法有效性。
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。