「参数化记忆」共找到 2003 篇相关文章
Z-Image标准版开源：更具可塑性的图像生成全能基座
Z-Image标准版开源，它是为开发者准备的强大画板，解决了生成模型同质化问题。其保留完整权重，在微调、风格化上潜力大，采用创新架构，训练定位SFT阶段，有完整CFG支持，还提供完善工具链。
「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
从上下文工程到 AI Memory，本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学，探讨从上下文工程到AI Memory，指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法，对比人类与AI记忆异同，还通过与胡塞尔对话，思考AI意识等哲学问题。
在WAIC现场，全球首个拥有「原生记忆力」的大模型亮相，但不是Transformer
在WAIC上，RockAI推出基于非Transformer架构Yan 2.0 Preview的多模态大模型，有原生记忆能力。它在性能指标上优势明显，其记忆机制接近生物方式，团队秉持理念推动离线智能，获硬件厂商关注。
老黄入局吃龙虾！英伟达发布最强开源Agent推理模型
英伟达发布并开源120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super，在多项测试中表现出色。它原生支持100万token上下文，吞吐量大幅提升。英伟达还计划五年投260亿美元构建开源AI模型，开放全参数权重等。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
刚刚，Kimi K3开源！3万亿模型权重全球开放
2026年7月27日，Moonshot AI开源全球首个3万亿参数级模型Kimi K3。它不仅参数量大，还在多领域表现出色，能与顶尖闭源模型媲美。其架构创新、训练独特、推理成本低，有望改变全球大模型格局。
固态电池量产了？谨防上当
年初CES展，芬兰Donut Lab公司发布全球首款“可量产、可用于实际车辆”的全固态电池，参数优秀到近乎诡异。但该公司团队无电池研发经验，且参数违背产业常识，量产固态电池或为骗局。
蚂蚁百灵新一代Ling-3.0开源，智效比13.2，124B释放1T能力
蚂蚁百灵新一代模型Ling-3.0开源，有flash和tiny两版本。Ling-3.0-flash参数量124B，智效比13.2，输出快成本低；Ling-3.0-tiny参数量7.9B，激活少且适用多场景，二者都极致挖掘模型效率。