「稀疏注意力架构」共找到 2079 篇相关文章
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。
小米罗福莉:MiMo-V2.5如何做到又快又强又便宜? | ICML 2026
2026年7月ICML大会上,小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路,从架构、训练、推理协同设计,实现“聪明、快速、便宜”,如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。
高效大规模创新3D重建模型iLRM
多数基于Transformer架构的模型处理多视图输入有可扩展性问题,成均馆大学、延世大学研究人员提出创新3D重建模型iLRM。它通过迭代细化机制生成3D高斯表示,有独特架构设计和高效注意力机制。
Qwen3-Next:迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型,通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势,还说明使用方法,包括在多平台部署及处理超长上下文,展望持续优化架构。
高效Agents的尽头是,Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题,很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例,介绍了Harness架构,包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等,还提及安全架构、多模型路由等内容。
Grab 订阅平台从 SQS 和 Redis 切换到 Temporal
Grab基于Temporal构建新的GrabUnlimited架构,增强用户体验,将订阅平台生产事件减少80%。原架构用SQS和Redis,随订阅者增多问题频出,新架构利用Temporal特性解决诸多难题。
LangFlow: 挑战离散扩散,探索下一代语言模型新范式
UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》,回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷,经优化,LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散,为多模态统一架构打通底层路线。
虚拟智库:运用大语言模型获取多元视角
本文探讨如何用大语言模型(LLM)构建虚拟智库。以电商系统架构决策为例,通过让 LLM 扮演不同角色,如 Martin Fowler、David Heinemeier Hansson 等,从多元视角讨论微服务架构利弊,为架构决策提供参考。
20人团队提前实现DeepSeek构想,AI算力变天?直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案,试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计,能应对大模型训推痛点,与DeepSeek构想契合,或成大模型专用架构分水岭。
下一代架构设计工具,说话就能画
next-ai-draw-io是开源项目,用自然语言描述就能让AI自动生成draw.io格式的图。有文字生成图表等核心功能,技术栈用Next.js + AI SDK + react-drawio,支持多提供商,还介绍了安装、部署方法。