「分块注意力残差」共找到 245 篇相关文章

开源动态7

GLM-5登顶开源模型No.1!智力指数首破50大关,打平Opus 4.5

在Artificial Analysis评测中,GLM - 5成开源权重模型智力排名第一,是首个智力指数破50的开源模型,除代码能力外各方面表现出色。它集成DeepSeek稀疏注意力,参数规模大,擅长“搞钱”任务,幻觉率低且输出精简。

AI寒武纪
开源动态8

租了8张H100,他成功复现了DeepSeek的mHC,结果比官方报告更炸裂

元旦期间,DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC,结果比官方报告更优。文章介绍复现实验,对比mHC、HC和标准残差结构,揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。

机器之心
开源动态8

华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍

新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。

新智元
产品应用7

比 Context7 更靠谱:Exa-code 靠 1B+ GitHub 与 Stack Overflow 减少幻觉

Exa团队索引超1B+文档、GitHub仓库等内容,exa - code对其混合搜索、分块处理。它是首个为编码代理制作的Web规模上下文工具,在代码幻觉评估中表现超流行网页搜索工具,核心技术有专为AI的搜索引擎和高效返回上下文。

AI进修生
算法论文8

CNSNS|西工大曹文博、张伟伟:克服优化求解器中的损失条件数瓶颈:一种良性损失函数

基于优化的偏微分方程求解方法受关注,但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈,指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR,在收敛速度与稳定性间建立平衡,实验验证其有效性。

力学与人工智能
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