「Free Transformer」共找到 253 篇相关文章
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
英伟达DLSS 4.5来了：Transformer再进化消除鬼影，“拼好帧”最高提至6倍还能动态调节
CES 2026英伟达在中国媒体见面会介绍了DLSS 4.5，它采用“双核心”策略，画质核心用第二代Transformer模型解决鬼影和闪烁，性能核心支持6倍插帧并能动态调节，还推出G - SYNC Pulsar降低动态模糊。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
钢铁版OpenClaw，Transformer作者用Rust打造，告别数据裸奔
OpenClaw开源后虽发展迅速，但存在严重安全问题，如数据明文处理、隐私保护缺失、恶意组件等。Transformer论文作者Illia Polosukhin用Rust打造IronClaw，重构底层架构，升级记忆引擎，还指向去中心化经济。
一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
用Rust重写OpenClaw，Transformer作者下场造了安全版「龙虾」
Transformer八子之一Illia Polosukhin用Rust构建安全版OpenClaw——IronClaw。他指出OpenClaw有数据和资金安全风险，IronClaw以安全为核心，有多项安全设计，未来还会增加策略验证等能力。
27亿美元天价回归！谷歌最贵「叛徒」、Transformer作者揭秘AGI下一步
在Hot Chips 2025上，Transformer发明者之一、谷歌Gemini联合负责人Noam Shazeer指出LLM发展需更多算力、内存等硬件支持。微软AI的CEO Mustafa Suleyman预测2026年底前LLM或成“行动型AI”，还提及失业潮等问题。
老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
Transformer死角，只需500步后训练，循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列，是相比Transformer的关键优势，但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明，通过简单训练干预，循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。