「混合位置编码」共找到 653 篇相关文章
开源大模型SOTA又刷新！中国MiniMax M2全球排名第五，开源榜一
中国AI独角兽MiniMax发布模型M2，刷新开源SOTA。它采用混合专家架构，平衡了智能、速度和成本。在多个权威测试中表现优异，价格仅为Claude 3.5 Sonnet的8%，还提供多种部署方式和限时免费服务。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远？字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域，大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现，然而真正的项目开发要求更高。近日，字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench，还介绍了其构建、评估等情况。
刚刚，GPT-5.2满分屠榜，OpenAI十周年王者归来
OpenAI 十周年推出 GPT - 5.2 系列模型，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本。它在多方面表现出色，刷新多项基准测试 SOTA 水平，如 AIME 2025 获满分，在 GDPval 达人类专家水平。还在编码、视觉理解等能力上有显著提升。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
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。
7 小时连续重构不掉线！一骑绝尘的Claude 终于遇到对手：Greg Brockman亲自解读AI编程重大突破
9月16日，OpenAI推出新模型GPT-5-Codex，专为AI辅助编程工具设计。它在代理编码基准测试中表现佳，形成了覆盖各种需求的交互界面，还具有更优的后训练特性，能连续工作7小时完成复杂重构。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中，注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值，而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
42%的代码是AI写的，可96%的开发者不信它：谁敢拍板说“上线”？这成了2026年最大挑战
Sonar《开发者代码现状调查报告》显示，72%开发者每天用AI编码，42%代码由AI生成或辅助完成，但96%开发者不信任。AI虽加快代码生成，却拖慢审核等后续流程，还带来新的低效工作。企业需建立审核体系，正视代码信任危机。
30万被引的AlphaGo之父，创业4个月融资近百亿元！笃信RL实现ASI
4月27日，AlphaGo之父David Silver创办的Ineffable Intelligence获11亿美元种子轮融资，投后估值51亿美元。该公司押注强化学习和自我经验学习，试图挑战大模型主线。未来或采用大模型预训练和强化学习混合路线。