「混合线性架构」共找到 2039 篇相关文章
32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。
DeepSeek-V3.1 发布，官方划重点：Agent、Agent、Agent！
2025年8月21日，DeepSeek V3.1正式发布。它采用混合推理架构，支持双模式，网页端、App、API均升级，上下文拓展至128K。其智能体能力增强，思考与输出效率提升，还具备API新特性，模型已开源，价格也将调整。
kimi K3超大杯升级背后的技术内幕
文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分，在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进；在注意力机制选择 MLA，与 KDA 混合缓解部分问题，还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
业务逻辑的“坍塌”：当应用层只剩下胶水代码，在 AI Agent 时代，我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。
训练成本暴降99%，35秒出1分钟高清视频！英伟达MIT等引爆视频AI革命
英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构，其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署，重新定义AI视频生成效率极限。
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。
AI Coding 之后，如何让 Agent 进入企业研发全链路？得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法，介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索，还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题，已有阶段性成果。
万亿思考模型夺下IMO金牌，无缝接入OpenClaw！一句话手搓丐版PS
2026年AI圈竞争激烈，闭源巨头巅峰对决时，开源社区迎来中国队的「技术核爆」。全球首个万亿级混合线性「思考模型」Ring - 2.5 - 1T开源，它能力强大，还能无缝接入Claude Code，实战表现亮眼。
中国AI芯片大突围，DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布，是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数，采用UE8M0 FP8适配国产芯片，具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局，推动国产芯片发展。