「注意力算法」共找到 756 篇相关文章
Skill Factory:三天手搓面向Harness设计的技能工厂(附AI coding实践)
作者分享从产品设计到算法落地全流程实践,指出当前做skill两种方式的问题,介绍面向Harness设计的技能工厂,包括生产模式、生态适配、迭代方向,还提及AI coding实践及各工具作用。
不止Deep,更要Wide:清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1,4B模型比肩671B模型!
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」,发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架,经MARL端到端训练,4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型,且在标准QA任务也出色。
突破一亿Token极限:EverMind提出MSA架构,实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍,大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构,突破扩展性、精度和效率的不可能三角,实现100M长度的大模型长时记忆框架。
大象秒变挖掘机!三维变形新突破,无需额外训练 | CVPR'26
南京大学与北京大学提出MorphAny3D,无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征,精准控制结构与时序,效果远超传统方法,代码已开源。
情人节暴击!下跪求婚的可以是机器人了
情人节,Unitree G1 人形机器人解锁求婚技能。背后是清华叉院等联合团队的 HuMI 框架,解决人形机器人数据采集难、效率低问题,通过硬件、交互与算法协同,实现低成本、高效全身操作策略学习。
AAAI 2026杰出论文奖 | ReconVLA:具身智能研究首次获得AI顶级会议最佳论文奖
具身智能常被视为‘系统工程驱动’研究方向,ReconVLA获AAAI杰出论文奖,是具身智能方向首次获AI顶级会议最佳论文。它解决VLA模型关键瓶颈,通过重建式隐式视觉定位机制,实验效果显著。
Transformers v5 中的分词系统:更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统,介绍分词概念、流程、主流算法,对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进,如架构与词表分离,解决 v4 黑盒问题,还能从零训练专属分词器。
训具身模型遇到的很多问题,在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰,分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集,还介绍鹿明产品FastUMI Pro,及其数据采集、模型训练生态。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年
大模型进入新阶段,效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash,负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色,在架构、训练方法等有创新。
从分钟级等待到20倍超速:LightX2V重写AI视频生成速度上限
今年,开源项目LightX2V在ComfyUI社区走红,单月下载超170万次。它是面向低成本、强实时视频生成的推理技术栈,能在消费级显卡上高效生成视频,还支持多种模型和硬件,覆盖不同用户需求。