「双并行注意力机制」共找到 1187 篇相关文章
揭秘腾讯内部科研组织ARC Lab：找最好的人才，做最难的事情
文章揭秘腾讯ARC Lab，它在行业低谷时创立，坚持找最好人才、做最难之事。介绍运营机制，如小团队、技术影响力漏斗、绩效体系等，还阐述其在学术、行业、业务、社会和人才方面的影响力。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
刚刚，Claude 5.1 发布！全球最强模型来了
Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1面向普通用户等，Mythos 5.1面向高风险领域伙伴。Fable 5.1性能优、价格低，在多测试中表现提升，还能用于科研，且安全防护机制升级。
全球爆红后，Clawdbot之父2小时深度专访：退休3年后我杀回江湖
新智元对Clawdbot之父Peter Steinberger进行近2小时专访。他分享AI编程工作流，如一天600个Commit、让AI验证代码、用多个Agent并行开发。他还讲述经历，认为AI时代程序员要关注系统架构，强调与AI融合。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
长文本生成迎来新突破：拓元智慧推出 DrDiff ，实现效率与质量双提升
拓元智慧联合多团队开发出 DrDiff 框架，解决长文本生成中效率与质量难兼顾问题。其核心是“动态化”，有分层稀疏注意力、动态专家调度、语义锚点状态三个创新组件，经测试表现良好，未来应用值得期待。
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。
打破AI能力的惯性评估方式，红杉中国推出全新双轨基准测试xbench｜甲子光年
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集，追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制，首期发布两个核心评估集并给出综合排名，公开后邀各界完善。
又一家首店落地东城！机器人咖啡师，24小时不打烊→
近日，京东旗下七鲜咖啡首家24小时智能无人咖啡店落地北京银河SOHO。饮品全流程由机器人执行，单杯制作超不过30秒，还能并行制作多杯。它兼顾标准出品与个性体验，也切中现代城市生活痛点。