「循环深度Transformer」共找到 1130 篇相关文章
Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。
Transformer危！谷歌MoR架构发布：内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions（MoR），推理速度提高2倍、KV内存减半，首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源，研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
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。
拒绝视频生成，深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。