「注意力效率」共找到 1375 篇相关文章
SSM+扩散模型,竟造出一种全新的「视频世界模型」
在AI热词不断涌现的时代,斯坦福大学等机构研究将长上下文、状态空间模型、扩散模型等结合,创造全新「视频世界模型」。它用状态空间模型实现长期记忆,还设置局部注意力机制,训练和推理表现出色。
1500 个 PR、0 人写代码:Codex 驱动的百万行级内部产品实践
团队在五个月内开发并发布无人工编写代码的内部测试产品,代码均由Codex生成,效率高。介绍了开发过程,如定义工程师角色、增加应用可读性等,还提及面临的挑战及解决办法,分享实践心得。
Claude Code 团队的 10 个内部技巧,但你不一定都要学
Claude Code团队分享10条内部技巧,像并行运行、Plan Mode等。介绍各技巧做法、价值及注意点,如并行运行虽提升效率但非适合所有人,投资CLAUDE.md性价比高,且强调找到适合自己的使用方式。
九天大模型大变身:性能狂飙35%!还能一键P大象
7月26日,中国移动在2025世界人工智能大会发布「九天」基础大模型3.0,端到端技术全面升级,复杂推理能力提升35%,智能体调用效率提升21%,还推出代码、数学等专项大模型,多模态能力也焕新。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误?详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定,因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法,从序列维度计算梯度,解决了MoE模型RL训练的稳定性问题,在Qwen3上效率更高。
NVIDIA提出小型LLM才是未来,并将重塑Agentic AI
人工智能代理快速渗透企业场景,但当前系统依赖大型语言模型,存在经济成本和效率错配痛点。NVIDIA团队提出小型语言模型才是代理AI未来,论证其能力、经济性和操作适配性优势,并给出迁移路径。
紫东太初开源视觉神经增强方法,即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案,通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出,降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段,VHR深入干预内部机制,还介绍了SSL语义引导方法。
三星研究院发布手机端侧大模型MeKi:基于Memory的LLM扩展新范式,支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi,提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力,实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优,为边缘部署LLM提供新思路。
字节Seed团队发布循环语言模型Ouro,在预训练阶段直接「思考」,Bengio署名
现代LLM依赖显式文本生成训练“思考”,未充分挖掘预训练数据潜力。字节Seed团队联合多家机构推出循环语言模型Ouro,将推理能力构建到预训练阶段,实现参数效率提升,还降低了有害性。
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级,发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果,推理能耗低、速度快,还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。