「后Transformer架构」共找到 3803 篇相关文章
重构线性视觉Transformer,精度与效率双平衡 | CVPR'25
南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer,以非对称解耦建模局部与全局,降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度,打破“效率与精度不可兼得”困局。
Slack 淘汰 SSH:700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构
Slack 完成大规模数据平台改造,将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构,移除对生产集群的直接 SSH 访问,迁移 700 多个 Airflow Operator,解决了安全、运维等问题。
老黄再收95后华人才俊!4亿美元收购AI初创公司
英伟达老黄以超4亿美元收购95后华人王尚创立的AI初创公司CentML,员工全部打包带回。该公司能整合软硬件资源,可增强英伟达CUDA工具链。此前老黄已收购多家相关初创公司揽人才。
Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。
刚刚!被质疑“偷传代码”后,智谱开源ZCode并引入安全审计
智谱旗下AI编程工作台ZCode被曝违规偷传用户本地代码,引发开发者社区舆论争议后,智谱公开致歉完成整改,将ZCode整套工程源码开源,并引入第三方权威机构开展安全审计,该事件引发对AI Agent安全边界的行业讨论。
评论赠书 | CXL抢跑AI算力新战场,未来计算架构激发智算生产力
AI时代传统架构局限性凸显,CXL技术应运而生。它由英特尔等公司联合推出,解决内存鸿沟问题。‘2024 CXL技术创新方案大赛’推动其发展,《CXL体系结构》一书全面介绍该技术。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
统一VLA范式!港科大开源StarVLA乐高式架构,复现成本大幅降低
当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭,方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA,提出「乐高式」统一架构,构建模块化开源底座,实现双向模块化,还支持多种训练范式,打通Sim2Real。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理?
为研究Transformer是否具备组合式推理能力,提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力,训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制,展示其泛化推理潜力。
独家发布 Qclaw 24 小时后,OPC 们涌入观猹,等一个邀请码
腾讯发布桌面 Agent 工具 QClaw 后热度飙升,逼近字节豆包。因其可通过微信调用,安装门槛低。观猹成 AI 产品冷启动首选平台,还衍生出龙虾到家服务,观猹员真实评价助产品迭代。