「双并行注意力UNet++」共找到 437 篇相关文章
高效大规模创新3D重建模型iLRM
多数基于Transformer架构的模型处理多视图输入有可扩展性问题，成均馆大学、延世大学研究人员提出创新3D重建模型iLRM。它通过迭代细化机制生成3D高斯表示，有独特架构设计和高效注意力机制。
万亿参数狂欢！一文刷爆2025年七大顶流大模型架构
文章深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，介绍了DeepSeek V3/R1、Kimi 2、Qwen3等七大顶流大模型架构，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
一夜之间，AI终获「永久记忆」！最难考试99%刷爆SOTA，全网直呼疯狂
新智元报道，Supermemory团队推出超级记忆系统ASMR，在AI记忆界最难考试LongMemEval中刷到99%准确率。它抛弃传统模式，采用多Agent并行推理，4月初将开源代码。此外，其背后的Supermemory引擎功能强大，能让AI真正拥有记忆。
上交大 × 华为小艺推出LoPA：7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s！
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。
ICCV 2025｜训练太复杂？对图片语义、布局要求太高？图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。
Agent效率X10，ClaudeCode/Codex 专属的文件管理Agent：Agentfile
Claude Code创始人用多Claude并行开发，作者受启发做了Agentfile。它能将项目文件夹变为标签页，便于切换，从Wave改进而来，轻量且适合承接HTML结果，是Skill驱动的Agent，定位为多Agent工作流收口台。
Yann LeCun非生成世界模型前瞻：开年三篇论文展示JEPA工程化拐点
2026年Yann LeCun团队3篇论文展示基于JEPA框架的非生成世界模型工程化拐点。Rectified LpJEPA让表示更省力，GRASP将长时域规划并行求解，EB - JEPA把方法写成代码，为非生成式世界模型提供技术路线。
打工人五一自救指南：把活全甩给AI，准备免打扰出门
五一将至，为避免假期工作内耗，可安装百度智能云打造的AI助手DuMate。它支持多模态理解与生成，能跨应用完成复杂任务。经测试，它可高效处理整理文件、生成报告等工作，还能并行处理多项任务。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。