「分组自注意力机制」共找到 985 篇相关文章
开源多模态大模型EarthMind，观测地球统一框架
地球观测数据复杂，现有多模态模型难适用。意大利、德国多所高校研究人员联合开源多模态大模型EarthMind，引入空间注意力提示模块，实现跨模态融合和多粒度理解，解决地球观测难题。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
刚刚国产双响炮炸场！智谱「牛来模型」和阿里Qwen3.8-Flash双双亮相屠榜
智谱发布GLM - 5.3 - Flash（牛来模型），原生多模态，支持1M token上下文，运行在国产芯片，价格实惠。阿里开源Qwen3.8 - Flash - Next权重，成本低性能优，在四大维度重构架构。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
大神卡帕西又一构想落地！Claude Code + Obsidian 爆火：创建你的「第二大脑」
2026年4月，Andrej Karpathy提出LLM Wiki，将LLM使用范式推向「知识生产系统」。6月27日，RGK用Claude Code + Obsidian构建“第二大脑系统”，解决记忆、上下文、执行问题，还引入反馈机制、优化Token成本。
ACL 2026 | Spatial-Agent：地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
这个 Agent Team，终于不是"角色扮演"了
作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team，通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试，展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁，是复杂任务兜底系统，而非简单 prompt 编排。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
硅谷“甄嬛传”第二季！Ilya 与 Amodei 把 Sam Altman 再次推上审判席
纽约客最新报道重提 2023 年 OpenAI 董事会政变旧案，指出诸多悬而未决问题，如董事赶走 Sam Altman 的原因、科学家 Ilya 态度转变等，揭示 OpenAI 在安全与治理方面的裂缝及 AI 权力集中缺乏约束的困境。