「分组自注意力机制」共找到 985 篇相关文章
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向？中科院新基准VTCBench给出答案
DeepSeek - OCR的VTC技术可实现高压缩率，降低长文本处理成本。但视觉语言模型能否理解压缩信息存疑，中科院等推出VTCBench评估，测试模型认知极限，还推出VTCBench - Wild检测鲁棒性。
VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建
香港科技大学（广州）与地平线研究团队提出 VGGT4D，无需训练，通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索，在动态物体分割等任务表现优异，为 4D 重建提供新思路。
Windows AI助手免费进化！能操作电脑、登录网页、生成代码
Windows Copilot正式更新，Microsoft 365 Copilot中Researcher智能体新增“计算机使用”能力，能操作电脑、登录网页、生成代码等。更新已在预览版上线，还介绍了其运行机制和性能测试情况。
深度拆解，硬核解构，揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统，介绍其核心组件和高级特性，包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等，还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容，助力读者理解推理引擎工作原理。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。
13万被引！ImageNet作者苏昊或将加盟复旦
近期，「UCSD副教授苏昊将加盟复旦」传言不断，但尚无权威公开信息证实。苏昊是ImageNet早期参与者，科研成果丰硕，论文被引达13.3万。若加盟，或为复旦带来多方面提升，但也面临诸多挑战。
国产开源大模型：再见9月，你好10月~
9月国产大模型持续开源，涉及DeepSeek、Qwen、百度等。如DeepSeek-V3.1缓解语言问题、优化Agent能力；阿里Qwen系列开源超10个模型；百度Qianfan-VL增强领域能力等。还展望10月新模型开源。
不等风来，要做风的源头：海淀孵化器新政以“场域孵化”催生创新范式跃迁 | 甲子光年
在全球经济与科技变革背景下，孵化器正经历范式重塑。海淀出台《海淀区高质量孵化器政策》，构建“创新策源场”，通过“源头激活”“垂直深耕”“生态协同”引领行业升级，助力创新发展。
Rust 天花板级大神公开发帖找工作：3000 次核心提交，不敌 “会调 OpenAI API、用 Cursor”？
Rust 编译器核心贡献者 Nicholas Nethercote 和 Michael Goulet 因团队缩编等原因公开找工作。Nicholas 称 AI 吸走大量资金与注意力，使 Rust 项目资源减少。同时，Unix 联合创始人质疑 Rust 能否取代 C。