「双并行注意力UNet++」共找到 437 篇相关文章
Kimi总裁张予彤北大实录：我们想要有抽象能力和偏执的人｜甲子光年
Kimi总裁张予彤在北大分享，谈AI时代人才标准，偏好有抽象能力和偏执的人。还探讨AI创造新工作、学校课程设计、企业管理等问题，分享Kimi招人标准、组织特点及对行业诸多问题的看法。
OpenClaw 背后核心框架 Pi：好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架，系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等，在 Terminal Bench 2.0 排名靠前，GitHub 星数超 24000。
Claude悄悄更新了Skills生成器，这绝对是一次史诗级升级。
Anthropic的Claude悄悄更新了Skills生成器Skill - creator，此次是史诗级升级，新增评估系统、基准测试、多代理并行测试、描述调优等4个全新能力，还演示了其使用方法和效果，建议更新并优化评估所有Skills。
企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年
春节后字节上线TRAE企业版SOLO模式，发布《2026企业级AI编程实践手册》。TRAE企业版SOLO模式有自主规划、工具集成、多任务并行等能力。手册沉淀字节经验，提供方法论和场景实践，助企业迈入AI原生软件工程时代。
CL-Bench的故事没有结束，生成式CL-Bench：GENIUS来了
北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。
Transformer创新架构SALA：上下文更长，推理更快
面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用，MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色，还发起大奖赛探索性能极限。
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
OpenAI 开源模型泄露：六大技术细节
OpenAI 可能发布的开源大模型细节泄露，包含两款模型，1200 亿参数 MoE 模型和 200 亿参数稠密模型，专注文本处理。还涉及训练技术、激活函数、上下文窗口、注意力机制及底层架构等方面的技术细节。
中国第一，直逼OpenAI！神秘「扫地僧」冲到全球前七
神秘中国AI「扫地僧」MopMonk以73.1%胜率杀入CyberGym全球前七，紧咬OpenAI。它用MiniMax M3为基座，靠结构化记忆、多Agent并行等策略提升漏洞挖掘执行力，示范开源基座极致利用之路。
阿里Qwen3.5小模型发布：0.8B参数就能处理视频，边缘AI时代真的来了
阿里通义千问发布Qwen3.5系列四款小模型，采用Gated DeltaNet混合注意力机制。有原生多模态设计，解决“内存墙”问题。在多基准测试中表现出色，开发者反响好，但也存在幻觉级联、调试局限等问题。