「Attention性能瓶颈」共找到 2446 篇相关文章
阿里 Qwen3.8 正式发布：2.4T 规模，自主编程 16 天搓出一个 Hermes Agent
8月3日，阿里发布新一代基座大模型Qwen3.8，总参数量2.4万亿，编程和办公能力提升，在权威榜单中表现出色。其API已上线，价格有优势。‘千问办公’公测，Qwen3.8性能强大，还适配阿里真武M890超节点。
Cyber天花板被打穿！AISI实测Mythos能力正以4.5月翻倍速冲向ASI
英国AI安全研究所（AISI）实测Anthropic的Mythos和OpenAI的GPT - 5.5，发现其网络攻防能力4.5个月就能翻倍，加速冲向ASI。Mythos在模拟企业内网32步渗透任务中表现出色，瓶颈在于Token而非智力。
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。
ICLR 2026 | ProSafePrune：一剪见效，告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune，被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪，降低过度拒绝率，不损安全防御能力，还提升通用任务性能，为 LLM 安全部署提供新思路。
超越MLA！新架构MLRA百万token，解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。
突破一亿Token极限：EverMind提出MSA架构，实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍，大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构，突破扩展性、精度和效率的不可能三角，实现100M长度的大模型长时记忆框架。
谷歌Gemini最强性价比模型发布，1块8读完3本三体
谷歌推出Gemini 3.1 Flash-Lite，号称性价比最高的Gemini 3系列模型，每百万输入token仅0.25美元，读完3本《三体》只需1.8元。性能表现佳，还支持可调思考层级。两小时后ChatGPT推出GPT - 5.3 Instant回应。
8B模型任务击败GPT-5？阶跃星辰开源Deep Think新框架，小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe，让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架，小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5，还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
扔掉人工公式：快手EMER框架，用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序
过去十年，推荐排序多依赖人工设计公式，但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架，用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序，在快手主 App 和极速版效果显著，还为行业提供解决方案。
墙体的AI革命！智能超表面如何让建筑「听懂」6G信号？
在5G基站功耗高、室内信号衰减成瓶颈的当下，文章探讨6G如何借智能超表面和建筑无线友好性优化室内流量。还分析建筑设计对信号的影响，以及人类移动行为给超表面嵌入建筑信道带来的挑战。