「整流流Transformer」共找到 393 篇相关文章
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发,逐步加入self-attention机制、position嵌入等,实现完整GPT。介绍Transformer结构,讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现,还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果,最后提及模型优化方向。
ACL 2026 | Spatial-Agent:地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation',引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构,再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助,还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。
开源音视频同步SOTA基座:极简的单流架构,2秒出片
AI视频生成迈入音视频同步新纪元,闭源巨头已展实力,而上海创智学院与Sand.ai联合发布的开源音视频生成基础模型daVinci - MagiHuman,以极简单流架构,2秒就能在1张H100显卡上生成精准音视频同步画面。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。
对标GPT-4o和香蕉!浙大开源ContextGen:布局身份协同新SOTA
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架,攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构,用双重注意力机制实现布局精准锚定与身份高保真隔离,在基准测试中超越开源SOTA模型,对标GPT - 4o等闭源系统。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时,发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术,将整体推理速度提升60%,还突破显存墙,且该优化可扩展到其他模型。
公众号正在头条化
2025年超60%公众号运营者发现,粉丝被算法收归平台。从2020年起,订阅号改成信息流展示,推荐流量占比最高达90%。这对小号是机遇,但也带来内容陷阱等问题,还重塑用户认知,平台也面临商业和生态的博弈。
大厂离职后,白天是保安,夜里是 AI 创造者
本文讲述杨晨从大厂运营离职后成为保安,白天观察人间百态,夜里用AI搞创作。他用AI为家人、朋友做工具,还帮公司做定制化工作流,赚了点小钱。他也想记录普通人故事,认为大家可借AI改变生活。
AAAI 2026 Oral:明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」,精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域,transformer模型又大又‘重’,边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文,创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’,在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
开源模型叫板Nano Banana Pro!Stable Diffusion原班人马杀回来了
时隔一年,上一代AI生图顶流Flux带着新模型Flux.2杀回来了。该模型发布即开源,生图质量媲美谷歌Nano Banana,价格却便宜得多。它有多个版本可选,实测在指令遵循、精细控制方面有进步,但与Nano Banana Pro仍有差距。