「长序列推理」共找到 2570 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。
清华SageAttention3,FP4量化5倍加速!且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3,实现5倍于FlashAttention的推理加速,首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度,代码将分别于6、7月开源。
Transformer死角,只需500步后训练,循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列,是相比Transformer的关键优势,但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明,通过简单训练干预,循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。
Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026!CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
Transformer有力挑战者Mamba的最新版本Mamba-3进入ICLR 2026盲审。它有三大改进,在长文本处理、实时推理和成本优化有优势。此外,FBAM也从不同角度探索Transformer下一代框架。
Claude Opus 4.1 上线,SWE-bench 验证率 74.5%,重构可靠性与安全性全面升级
Anthropic推出Claude Opus 4.1,是Opus 4重要升级版。SWE - bench验证率从72.5%提至74.5%,多文件代码重构可靠性及长链交互推理能力增强,无害响应率提升,合作率下降,定价不变。
面壁MiniCPM-SALA模型,稀疏-线性注意力,单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA,基于此训练的MiniCPM-SALA模型,在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理,训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力,采用混合架构,继承权重降低成本,在长文本处理上优势明显。
Qwen全面升级非思考模型,3B激活、256K长文、性能直逼GPT-4o
Qwen全新非思考模型Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507上线,仅激活3B参数,性能媲美顶尖闭源模型。相比前代,推理、对齐和长文本处理能力大幅提升,在通用能力上也全面进步,适合复杂人机交互应用。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色,但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’,分析环状结构、直径大小和小世界特性,发现蒸馏模型等特点,为理解AI推理及模型优化指明方向。
Axiom Math 对谈 SGLang:模型的下一步是可验证,结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛,Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境,可验证或成瓶颈,还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流,如模型验证、基建优化等。
AI安全得查祖宗三代?Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature,揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明,即使删掉敏感词,隐性信号仍能传递,且代码和推理链也是传染通道,这对AI安全评估提出新挑战。