「非Transformer架构」共找到 2511 篇相关文章
看懂这篇，你就能秒懂 LLM底层秘密—Transformer原理解析
文章由浅入深介绍LLM基础知识，着重解析Transformer原理，结合案例讲解其工作流程，还介绍当前开源旗舰LLM架构变化，如DeepSeek V3等模型的创新，最后强调模型能力与应用形态的关系。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
全网破防，AI「手指难题」翻车逼疯人类！6根手指，暴露Transformer致命缺陷
最近网友被AI「手指难题」逼疯，给AI六指手，它始终无法数对。GPT - 5.2、Nano Banana Pro等均翻车。此问题揭露当前模型思考机械、割裂等缺陷，也凸显Transformer架构弱点。
Qwen3家族训练秘籍公开：思考/非思考融进一个模型，大模型蒸馏带动小模型
Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术，采用双模式架构，训练和微调分段进行，还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式，训练分多阶段，Qwen Chat还全量上线深度研究功能。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解
文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进，介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等，指出Agent架构本质是控制流设计，还给出架构选择建议及判断新架构的方法。
腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开：560B 参数混合 Mamba 架构，自适应长短链融合
日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型，有自适应长短思维链机制，总参 560B。在多榜单成绩亮眼，多语种和多任务处理能力强，还介绍了核心创新、训练策略等。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
OpenAI 详解规模化低延迟语音 AI 的 WebRTC 架构
OpenAI 介绍为全球规模低延迟语音 AI 调整 WebRTC 架构，将传统媒体终结模型换为中继收发器架构，分离职责，避免复杂逻辑堆砌与转嫁。此架构为实时语音技术布局补充基础设施细节，对架构师有参考价值。
在 AI 增强的变革流中，架构师要承担何种角色？
数据显示多数组织采用AI却未获实质价值，技术进步但组织影响参差不齐。架构师可弥合组织目标与开发速度的鸿沟，利用AI增强架构实践，案例展示了架构流动性在实践中的体现。