「无注意力模型」共找到 8054 篇相关文章
单张消费级显卡也能参与大模型训练!无问芯穹用「三个盒子」打通十万卡到一张卡AI效能跃升路径
2025年WAIC上,无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子,即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能,是面向未来的智能基础设施设计,能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。
长上下文快2.9倍,解码快6倍:Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型,是混合线性注意力架构,核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题,在多任务测试表现出色,还开源相关资源,推动高效长上下文模型研究。
DeepSeek发布最新论文,5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨
全球著名开源大模型平台DeepSeek在huggingface发布超强开源模型V3的论文,从硬件架构和模型设计双视角探讨高效训练和推理,提出DeepSeek - MoE、多头潜在注意力等创新技术,解决内存、计算效率等难题。
大神Karpathy都投的AI实时视频生成模型:直播都能立即转,无限时长几乎零延迟
AI初创公司Decart推出首个零延迟无限实时视频生成的AI模型MirageLSD,大神Karpathy都投资了。它能实时生成视频流,无时长限制且延迟低至40毫秒以下,还攻克了传统模型‘误差累积’难题。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力,Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足,为解决此难题,Meta等研究者提出自回归模型InstaManip,创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略,在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
字节跳动发布SeedFold,蛋白质结构预测相关多任务超越谷歌AlphaFold 3,揭示大模型缩放新秘诀
字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold,在多个蛋白质相关任务性能上超越谷歌AlphaFold 3。该研究为有效缩放生物分子基础模型提供新思路,推出加宽模型、线性三角注意力等方法。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好?UDA:一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题,提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架,以无监督方式动态调整Elo评分,实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
让大模型“吃一堑长一智”,南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem,构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆,让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现,强模型记忆还可迁移给小模型。
阿里 Qwen 又双叒发模型,继基础、编程模型后,最强推理模型 Qwen3 Thinking 登场,击败Gemini 、R1?
阿里通义千问发布最强推理模型 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507,逻辑、通用技能等能力更强,原生支持 256K 上下文。此前已发布基础和编程模型,Qwen API 在 OpenRouter 表现佳,受社区关注。