「无注意力模型」共找到 8054 篇相关文章
98%准确率！这个双分支AI模型，精准识别木薯叶病害（附代码）
2026年3月论文DenseSwinV2提出双分支AI模型，结合CNN与Transformer，加通道注意力模块突出病害特征。该模型分类木薯叶病害准确率达98.02%，还给出简化版代码，有落地价值。
刚刚，英伟达新模型上线！4B推理狂飙53倍，全新注意力架构超越Mamba 2
Jet - Nemotron是英伟达推出的小模型系列（2B/4B），由全华人团队打造。其提出PostNAS与JetBlock，实现架构优化。相比Qwen3等模型，它在多维度准确率更高，H100 GPU上推理吞吐量最高提升53倍。
万亿参数狂欢！一文刷爆2025年七大顶流大模型架构
文章深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，介绍了DeepSeek V3/R1、Kimi 2、Qwen3等七大顶流大模型架构，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
开源中小模型+Skills也性能暴增！卢森堡大学探索了小模型驾驭Skills的边界
卢森堡大学等研究探索小模型驾驭Skills的边界。工业界因数据安全渴望开源小模型，智能体Skills框架让小模型性能暴增。研究拆解小模型处理复杂任务的方法，还验证不同策略有效性，发现代码专用模型优势。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
15个前沿大模型，100个职业场景：谁才是最强AI打工人？
通义千问与港中文联合发布OccuBench，用语言世界模型评测AI Agent职业能力。评测15个前沿模型，发现无全能选手，隐式故障难处理，Scaling定律有效，做Agent和环境模拟器能力不同，还给出具体案例。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
炸裂！Claude以第一作者写论文反驳苹果「推理模型根本没有推理能力」：苹果有三大错误
苹果论文称推理模型无推理能力，引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击，指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题，还通过实验证明模型能力，强调需更聪明评估方法。