「后Transformer架构」共找到 3678 篇相关文章
在今天，投后管理的战略价值与退出路径规划在何处 | 甲子引力
在「甲子光年」2025甲子引力年终盛典上，澳银资本胡艳等多位投资界人士，结合案例探讨投后管理战略价值与退出路径规划。大家分享投后增值案例、应对挑战方法，还讨论了衡量投后价值及退出规划等问题。
当模型成为公共基础设施，特赞如何架构企业级 Agentic AI？
当大模型成公共基础设施，企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系，围绕企业业务运行结构设计，能让智能体参与企业经营判断。
MetaAI解锁Transformer潜意识，仅额外3%计算开销，性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》，对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量，让模型先计划后执行，用约3%计算开销，在编程等任务上性能提升最高达55%。
Mythos架构被22岁小伙“逆推”开源了！MoE和注意力借鉴DeepSeek
22岁小伙Kye Gomez将Claude Mythos架构整合开源成OpenMythos，实现带MoE路由的循环深度Transformer（RDT）。该架构仅用一半参数，就能获与传统模型同等效果，吸引学界关注。
从Transformer到GPT-5，听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中，Lukasz Kaiser加入OpenAI，参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解，曾预言多模态等趋势已渐成现实。
Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构，用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中，它减少75%的KV缓存需求，推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
规范驱动开发：让架构变得可执行
文章介绍规范驱动开发（SDD），它是软件架构重大转变，以可执行规范为核心，构建五层执行模型，反转传统架构关系，强调漂移检测，明确人机分工，具备五项核心能力，但采用时也面临多种权衡。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
2025 年最全面的 LLM 架构技术解析【长文】
Sebastian Raschka更新「大型LLM架构对比」长文，解析2025年LLM架构发展。介绍了如DeepSeek V3、OLMo 2、Gemma 3等模型架构特点，像DeepSeek V3用MLA和MoE提升效率，还探讨线性注意力复兴等趋势。
MCP Server的五种主流架构与Nacos的选择
文章剖析MCP Server五种主流架构模式，结合Nacos服务治理框架，为企业级MCP部署提供指南。介绍各架构优缺点与适用场景，展示Nacos赋能及实战集成，还给出架构选型指南。