「循环深度Transformer」共找到 1095 篇相关文章
Scaling Laws起源于1993年?OpenAI总裁:深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律(Scaling Laws)把模型性能和资源投入联系,是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一,康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文,OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
深度长文AI一键生成:实测字节扣子空间新功能
文章实测字节扣子空间新功能,它自比「深度长文写作加速器」。从多方面考验,发现其一键总结方便,写论文、分析社会议题、创作抒情内容等各有表现,适合内容创作,但故事创作表现欠佳。
Claude Code 推出 /loop 无限循环,一台电脑即可化身无数小龙虾
Claude Code发布v2.1.71,推出`/loop`功能,可让Claude在后台循环执行任务。它能将Claude Code从问答工具变为自主运转的Agent,配合CLAUDE.md和Git hook可构建自主Agent系统,还能同时跑多个实例。
Transformer上限触顶,Mobius能否引发下一代模型架构的革命?
自ChatGPT问世,Transformer上限备受关注。前OpenAI、Google负责人称其走到尽头。国内改进架构受算力限制。上海人工智能实验室的书生Mobius团队提出分离知识与推理的架构,有望解决商用等关键问题。
Transformer可以改装成Mamba了:苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba,采用‘两步走’策略,先造中间形态,再转成Mamba,避免性能崩塌。实验显示,新方法性能几乎没掉,成本逻辑改变,为模型降本重构提供新可能。
京东AI「结果」:深度应用已成当下,万亿生态瞄准未来
9月25日,“2025京东全球科技探索者大会”展示了京东AI的深度应用成果。京东发布全新JoyAI大模型及三大AI产品,展示其在多场景的应用,还升级多个平台,未来三年将投入带动万亿规模AI生态。
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。
科学家发现大脑中的“旋转风暴”,其结构竟类似Transformer注意力机制
2026年6月18日,叶智文团队关于大脑旋转波的研究成果发表于《科学》。他们借助先进设备发现小鼠脑中旋转波,总结特征、验证其与全脑及行为关联,还指出其类似Transformer注意力机制,未来将继续深入研究。
谷歌Transformer过时了?清华姚班校友等三连击,爆改注意力!
谷歌提出新架构,参数减少40%,训练速度较RNN提升5 - 8倍,某些任务性能超Transformer 7.2%。新架构引入注意力偏向策略,用「保留」取代「遗忘」,还提出Moneta、Yaad、Memora三个新模型,在多任务上表现卓越。
Transformer终结者!谷歌DeepMind全新MoR架构问世,新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构,推理速度翻倍、内存减半,重塑LLM性能边界,碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算,有路由和KV缓存策略,实验显示其性能优越、可扩展性好。