「空间稀疏注意力机制」共找到 761 篇相关文章
Agent可以自己进化了？！
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师，“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间，实现“设计自由”。实战中，AI设计的Agent全领域超越人类，还具备知识迁移能力，未来或有自主进化的AI生态。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
高德 AI 别再打古典互联网战争了
高德切入团购市场，推出扫街榜。但在AI科技评论看来，团购已是美团和抖音的战场，高德下场或重蹈覆辙。高德优势在POI、数据和路线规划，应将地图升级为“生活操作系统”，不过实现空间智能存在障碍。
Agent 的第一性问题：Proactive 与 Context 经济学
过去一年AI Agent能力提升，但用户体感未同步变好，原因在于人类注意力窗口有限。赛道分化，主动式桌面Agent是新方向，AirJelly是代表产品，五源资本对其创始人黄柏特进行访谈，探讨产品设计、应用场景等问题。
大道至简，何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式
何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架，直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联，训练网络把噪声输入直接映射为图像像素，实验表现强劲。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
【博客转载】CUDA Local Memory
文章围绕CUDA本地内存展开，介绍其为线程私有存储空间，访问特性与全局内存类似。通过两个计算滑动平均值的CUDA kernel示例，展示数组索引复杂度对存储位置的影响，还给出判断存储位置的方法及优化建议。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
田渊栋：连续思维链效率更高，可同时编码多个路径，“叠加态”式并行搜索
AI大牛田渊栋团队利用连续空间“叠加态”让大模型并行推理，提升图可达性等任务表现，为连续思维链提供理论支持。还设计注意力选择器等机制，实验显示连续思维链模型准确率更高。此外，田渊栋还是科幻小说家。