「自注意力层」共找到 1527 篇相关文章
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。
芯片团队规模近3000人!小米扩张自研芯片版图
8月24日小米举行玄戒芯片技术沟通会,公布三颗自研芯片:AI旗舰SoC玄戒O3、端侧AI加速芯片玄戒O100、智驾高算力AI芯片玄戒D100。小米重启大芯片研发五年多,投入超210亿,芯片团队近3000人。
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。
首次!世界模型、动作模型融合,全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA,首次融合世界模型与动作模型,统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据,还提出策略解决误差累积问题,实验表现优异。
首篇以第一性原理剖析OpenClaw自进化AI社会的论文
截止发文,OpenClaw项目已达192k Star,其衍生的AI Agents社会网络moltbook聚集大量智能体。北邮等团队首次从第一性原理研究,提出“自进化不可能三角”理论,还给出缓解策略。
陶哲轩痛诉很缺钱!科研经费暴跌67%十年最低,自掏腰包科研
美国国家科学基金会削减基础科学资助,数学科学领域资助大降。菲尔兹奖得主陶哲轩痛诉经费不足,自掏腰包做科研,还以“开普勒的橙子”说明基础研究虽短期无用,却能助力科技突破。
可塑的计算机Omarchy爆火硅谷,龙虾之父自掏100万投资
Ruby on Rails 作者 DHH 推出 Linux 发行版 Omarchy,将 AI agent 嵌进系统底层,有独特设计和功能。自带安装脚本,安装快。获十位大佬各 100 万美元赞助,多家系统也在探索 AI 嵌入,它有望开启 Agent OS 时代。
任务自适应 Harness:从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地,后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为,用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness,探讨多Agent协作记忆。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent,RL 未必是 Agent 自进化的必要解?
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化,记忆系统改进成新方向,如 ReasoningBank 机制。此外,业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力
香港科技大学(广州)与地平线团队提出VGGT4D,通过分析VGGT内部机制,利用注意力层运动线索,提出无需训练框架,在动态物体分割等任务表现优异,为低成本4D重建提供新思路。