「空间稀疏注意力机制」共找到 761 篇相关文章
5秒完成3D场景编辑，北大&港中文&上海AI Lab搞出VGGT-Edit，120倍加速太炸了
北大、港中文等团队提出原生3D编辑框架VGGT-Edit，不再绕回2D，直接在3D空间编辑。它采用残差场预测等机制，在DeltaScene测试集表现出色，单次编辑约5秒，最高120倍加速。
Crossplane 2.0 发布：在云基础设施之上全面支持应用管理
Crossplane 开源项目发布 2.0 版本，将管理范围从云基础设施拓展到应用与基础设施协同编排。解决了基础设施与应用需分开管理的问题，新增应用支持，改进组合资源，采用命名空间优先设计，还引入新 Operation 类型。
CVPR 2026｜用互联网视频替代3D标注：通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
北京通用人工智能研究院团队在CVPR 2026接收论文中，提出自动化数据引擎，用互联网视频构建SceneVerse++数据集，规模超现有同类，在3D检测、VQA、VLN任务提升性能，还指明3D空间智能发展方向。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
梅西投了李飞飞，她转身买下了一家机器人“训练场”
足球巨星梅西旗下体育科技投资平台 Play Time 投资了李飞飞的空间智能企业 World Labs。该公司今年 2 月获 10 亿美元融资后收购了 SceniX，以补足其机器人仿真短板。此前，Marble 虽能搭建训练场景，但没掌握物理规律。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
当ChatGPT也开始逐渐成为微信的模样。
OpenAI Blog提出目标是帮用户更好使用注意力，衡量标准是用户是否解决问题后离开，这与张小龙提出的微信“用完即走”理念相似。微信曾在流量时代坚持此理念，如今也面临桥与巢的矛盾。
大量英伟达GPU开始在仓库吃灰
微软CEO纳德拉承认，公司有成堆GPU因缺电、缺空间闲置。如今电力与数据中心建设跟不上AI产业扩张，算力端企业调整策略，网友建议开发低能耗芯片，微软还将向阿联酋投资建设数据中心。
清华联手快手可灵，撞车谢赛宁团队RAE，用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE，纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间，在质量、效率和通用性上超传统，证明统一视觉模型可行。