「非Transformer」共找到 848 篇相关文章
AI的新技能不是提示词，而是上下文工程
最近，“上下文工程”在AI领域备受关注，人们讨论焦点正从“提示词工程”转移至此。构建有效AI智能体的秘诀在于提供的上下文质量，而非代码复杂程度，这正是上下文工程的意义。
Claude神之bug：给自己下指令，还诬赖用户？？Hacker News炸了
强如Claude也现诸多bug，如分不清发言角色，把恶意注入指令当用户请求。技术根源是Transformer架构注意力机制盲区。网友给出避坑方案，还吐槽Claude算力调整、计费乌龙等问题。
谷歌开始肢解DeepMind，数个团队被划归总部
DeepMind换帅一周后震荡持续，谷歌将拆分它，把部分非技术团队转入谷歌汇报体系。谷歌联合创始人谢尔盖·布林重新介入Gemini。此外，Gemini因算力、内讧、官僚等问题落后。
最具争议性研究：大模型中间层输出可 100% 反推原始输入
意大利罗马第一大学GLADIA Research Lab论文提出主流Transformer语言模型信息处理几乎不丢内容，是可逆的。实验验证其单射性，SIPIT算法能100%重建输入。研究有新视角，但也引发讨论。
AI再破2000年前「上古卷轴」！古希腊著作原文首次重见天日
2025年，维苏威挑战赛有历史性突破，研究人员首次非侵入性读取仍卷着的赫库兰尼姆古卷标题。该成果获60000美元首标题奖，解读内容或重塑学界对相关作品结构的理解。
图像分层生成：新加坡国立大学和Lowart AI实现了图像可编辑的PSD文件输出
新加坡国立大学和Lowart AI发布OmniPSD，利用Diffusion Transformer架构解决分层图像生成与拆解难题，实现可编辑PSD文件输出。它能通过文本生成分层PSD文件，也能拆解单张平面图像，解决AI生成图像难编辑痛点。
炸裂黑科技，脑波沟通来了！AlterEgo让你在大脑中发声
AlterEgo是一种非侵入式、可穿戴的外围神经接口，能让人用自然语言与机器等交流，无需发声。它始于2018年MIT媒体实验室，2025年初独立运营，可用于帮助语言障碍者，还能融入日常生活。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。
一个任务50次调用，成本狂砍90%？Manus首次公开上下文工程秘诀，一堆反复重写换来的教训
Manus项目团队分享上下文工程秘诀。他们押注于此，使产品发布改进更快。还阐述围绕KV缓存设计、掩码非移除工具、用文件系统作上下文等原则，助构建AI Agent者少走弯路。
吴恩达来信：AI Fund 如何培养 AI 构建者
吴恩达分享 AI Fund 培养 AI 构建者经验，非工程背景同事从‘AI Python 入门课程’学起，掌握构建模块，还列举他们构建的应用示例，鼓励更多团队让人人有能力用 AI 构建。