搜索：并行循环Transformer

「并行循环Transformer」共找到 626 篇相关文章

谷歌192亿买他回来，现在只想让他闭嘴

谷歌花27亿美元挖来的Transformer“贡献最大”作者Noam Shazzer，因在公司内部论坛发表极具争议的言论，点燃“火药桶”。谷歌管理方删帖使争议升级，外界联想起2017年“James Damore事件”，但Noam地位重要，谷歌难以将其开除。

LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声，称残差学习30年前已诞生，1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题，为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。

昨夜谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推 Deep Think 功能，Gemini 2.5 Deep Think 模型获 IMO 金牌。它是多智能体模型，通过并行思维输出答案，在多领域及测试中表现佳，但网友评价不一。

美光财报表现亮眼，单季营收414亿美元，同比暴涨346%，毛利率从38%飙升到85%。AI让内存成战略资源，需求爆发，供给受限。美光扩产激进、技术进步快，有望进入‘以利润养扩产’正循环。

ICLR 2026投稿论文提出单token验证（OTV），是测试时扩展新机制，让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路，借助轻量内部验证器分析推理过程，实验显示其性能优于主流方法。

淘宝姜宇宁团队上线RecGPT百亿参数推荐大模型，对“猜你喜欢”功能技术升级。大模型赋予传统推荐系统新能力，如让其“白盒化”、理解长上下文等。姜宇宁认为AI要创造商业价值，落到业务场景形成正向循环。

OpenAI发布云端AI编程智能体Codex，由codex - 1加持，多任务并行，半小时可干完数天软件工程任务。它能完成多项编程任务，还与GitHub集成。已向部分ChatGPT用户开放，Codex CLI也有更新。

开源项目Eigent冲上GitHub Trending榜首，4天获4.5K+ Star。它是全球首个多智能体工作流桌面应用，完全开源、支持本地模型，有多种智能体工作流，具备本地优先、并行工作流等特性，提供三种使用模式。

蚂蚁正式开源 LingBot-Map，这是基于几何上下文 Transformer 的纯自回归流式 3D 重建基础模型。它能在恒定内存下实现超万帧长视频实时三维重建，处理速度约 20 FPS，在多基准测试中超越现有流式方法。

具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。