「Attention性能瓶颈」共找到 2427 篇相关文章
老黄新鲜一刀,RTX 5050正式官宣
英伟达官宣RTX 5050桌面/笔记本GPU,7月上市,国内2099元起。它搭配DLSS 4技术,性能提升显著,但显存“新旧混搭”。网友大多不太买账,认为能耗高、性价比低。
DGM:首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine(DGM),可通过重写代码自我进化,突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色,能力具通用性,但也有潜在风险和局限,团队已开源并提出未来研究方向。
开源多模态推理「破壁」时刻:MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来,开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距,核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集,小模型凭此实现性能逆袭。
庞若鸣还有苹果论文?改善预训练高质量数据枯竭困境
苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间,其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题,提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程,提升模型性能。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作,东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解,设计互补推理机制,每任务仅需数十样本,已被 ICRA 2026 接收,实验显示其性能优于基线。
华为新架构砍了Transformer大动脉!任意模型推理能力原地飙升
即便Transformer是AI世界基石,但遇到复杂数学题或多步逻辑推理时表现不佳。问题出在Attention机制。华为诺亚方舟实验室推出Nexus高阶注意力机制架构,能提升模型推理能力,且参数零增。
手机跑多模态也能快到飞起!面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6,以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强,是视觉语言多面手,还适配主流系统,降本增效,让AI能力从云端到指尖。
AAAI 2026 Oral|LENS:基于统一强化推理的分割大模型
文本提示图像分割技术有战略意义,但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架,采用强化学习机制,还介绍其架构、奖励机制,该框架在测试中表现优异,代码已开源。
LLM的“记忆外挂”来了!Supermemory新API:一行代码让LLM记忆“无限+省钱90%”
Supermemory公司发布Infinite Chat API,能让任何LLM有近乎无限上下文长度。用户一行代码就能切换,可扩展上下文、省90%成本、提性能,已上线,有免费试用额度,后续有固定费用和用量计费。
苹果AI选Mamba:Agent任务比Transformer更好
苹果新研究指出,在长任务、多交互的Agent式任务中,基于SSM架构的Mamba在效率与泛化能力上超Transformer。虽Mamba有局限性,但引入外部工具后性能显著提升。