「双并行注意力机制」共找到 1187 篇相关文章
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
北大校友，OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章：Why We Think
北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》，系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑，深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展，还提出一系列待解决的开放性问题。
字节开源DreamO，一个框架包揽多种图像定制需求
近期图像定制研究展示大规模生成模型潜力，但多数方法通用性有限。字节提出DreamO框架，支持多种图像定制任务，有特征路由约束机制，能解决特征冲突，还介绍其技术原理与各任务效果。
腾讯助力Deepseek完善DeepEP,RoCE提升100%，InfiniBand提升30%
Deepseek团队合并腾讯提交的代码完善DeepEP，称有巨大速度提升，RoCE提升100%，InfiniBand提升30%。DeepEP是为混合专家模型和专家并行设计的通信库，有多项创新特性，适合现代AI应用。
比尔盖茨最新洞察：AI 时代动荡已至，三大风险，三个建议
比尔·盖茨在个人网站发布最新洞察，认为动荡的AI时代已至，AI影响广泛，政府需提出应对方案。他指出AI带来就业、安全、影响孩子成长三类风险，也有改善多领域服务的可能，还给出三项应对建议。
在校生开发，榨干 win 系统全部带宽！
介绍在校生开发的开源工具 HypoMux，它面向 Windows，能把多张网卡「绑」在一起，让下载任务多线路并行。有双模式可选，还能智能分流，兼容主流加速器。操作简便，可解决下载慢问题。
DSpark推理速度提升80%后，OpenAI宣布新方法将推理成本降低了一半
近日，OpenAI 工程师开发优化技术，将模型推理成本降一半。业内猜测或基于公开成果，也有人认为是模型量化。此前 DeepSeek 推出 DSpark，使 V4 模型推理速度提升 60%-85%，还引入峰谷定价机制。
Hermes 登顶 OpenRouter 之后，我才发现它最缺的那一块，被这个插件补上了
Hermes Agent 三个月登顶 OpenRouter，虽好用但记忆处理有缺陷，记忆库成大杂烩。记忆张量的 MemOS Local Plugin 2.0 可解决此问题，采用‘执行即学习’，有双层反馈机制，且资产可携带。
观猹 × MuSH ｜ AI 练摊市集招募中，你的 AI 能让路人玩上 5 分钟吗？
5月15日上海举办MuShanghai AI Week，五天有不同主题活动。收官日有首个中外开发者齐聚的Demo练摊市集，强调产品好玩，设投票机制和奖项，还分闪电秀PK赛与开放麦环节。
VEGA-3D：释放视频生成模型中的隐式3D知识，重塑3D场景理解与具身交互
华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D，释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’，用自适应门控融合机制，提升场景理解等任务表现，无需额外3D标注数据。