「Attention性能瓶颈」共找到 2442 篇相关文章
LSTM之父Jürgen再突破，「赫胥黎-哥德尔机」让AI学会自己进化
LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 对 2003 年提出的哥德尔模型进行新尝试，构建赫胥黎 - 哥德尔机（HGM）。它能在 SWE - Bench Lite 媲美最佳人类设计智能体，还在多基准测试中超越现有方法，展现强大迁移能力。
Gemini 3.0 Pro内测流出，编程实力惊人！下周上线
十月AI战场热闹非凡，Sora 2刚亮相，谷歌下一代Gemini旗舰模型Gemini 3.0蓄势待发，最晚下周上线。内部代码流出其有Pro和Flash两版本，实测在编程等方面表现惊艳，虽未发布却暗示编码时代将变。
The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。
Claude: 可视化
文章指出早期人与人靠体力拉开差距，工业革命后比拼脑力，AI 时代脑力被大模型拿走，人将比较心力。面对 AI 生成的海量文本，可视化或为解决脑力理解带宽瓶颈的解药，还给出了相关 Prompt。
Tool-Integrated RL 会是 Agents 应用突破 「基模能力限制」 的关键吗？
文章聚焦AI & Robotics业内要事，探讨Tool - Integrated RL能否助Agents突破「基模能力限制」，还涉及Copilots填产业落地鸿沟、生成式AI重塑软件开发等话题，完整版通讯含多项解读与要事速递。
大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。
深刻理解Token：大语言模型（LLM）是如何看待这世界？
文章指出在大语言模型（LLM）中，Token是处理文本的基本单位。介绍了Token的概念、分词方法、向量化过程，还阐述了分词对模型性能的影响，如导致模型在数学、多语言处理上表现不佳等。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
强化学习+MCP=王炸？开源框架教AI在MCP中玩转工具解决任务，实测效果超越GPT！
科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架MCP·RL，只需一个MCP Server地址，agent就能自动发现工具、生成任务，在闭环反馈中摸索出最优调用策略，实测在2/3的benchmark上达或超SOTA性能。
如何实现可验证的Agentic Workflow？MermaidFlow开启安全、稳健的智能体流程新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统成新前沿，「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow，以Mermaid语言显式建模工作流，提升可解释性与可控性，实验性能优秀。