「多尺度Transformer」共找到 4280 篇相关文章
单Agent时代结束，AI们开始组团上班
月之暗面发布并开源K2.6，重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一，实测能并行交付多格式成果，还展现出强大的全栈应用开发能力。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。
腾讯智能体开源大动作！关键技术都拿出来了，开发平台还全面升级
在2025腾讯全球数字生态大会上，腾讯云智能体开发平台3.0（ADP3.0）面向全球上线，关键智能体技术将持续开源。新版本功能更新多，还有多个落地案例，如帮伊利、华住等落地智能体。腾讯优图实验室也有开源计划。
离开百川去创业！8 个人用 2 个多月肝出一款热门 Agent 产品，创始人：Agent 技术有些玄学
前百川工具链负责人徐文健离开百川后创业，和冯雷创立火星电波，推出AI播客产品ListenHub。团队搭建重品质，产品研发仅用两月多，虽获用户认可，但也面临质疑，公司计划出海，徐文健认为企业核心是组织和理念。
大模型玩不好数独？！Transformer作者初创公司公布排行榜：o3 Mini High“变异数独”正确率仅2.9%
Transformer作者初创公司Sakana AI公布AI解决数独能力排行榜，用全新基准Sudoku - Bench考验大模型创造性推理能力。结果显示大模型总体正确率仅15%，9×9数独中高性能模型o3 Mini High正确率2.9%。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
加速200倍，单显卡1.8秒生成5秒高清视频！清华与Vidu解开了视频扩散模型的速度枷锁
清华、生数科技与伯克利联手用TurboDiffusion解开视频扩散模型速度枷锁。它改造注意力机制、引入步数蒸馏和量化策略，在多模型测试中加速100 - 205倍，且画质几乎无损。
“千问奶茶”在二手平台6元转售；追觅俞浩：年终奖最高20个月奖金，总量会达到10亿级；京东001号快递员：退休金4000多，存款百万｜AI周报
这是一份AI周报，涵盖行业热点、大模型发布等多方面信息。有追觅俞浩高额年终奖计划，马云现身阿里千问项目组引发‘千问奶茶’活动热潮，还有域名交易、企业收购、模型发布及应用等动态。
时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。