近日，GitHub上开源了一个名为E2E的JAX官方实现项目，它提出了一种创新的长上下文语言建模方法。该方法的核心在于将传统的语言建模任务重新定义为持续学习问题。E2E模型采用标准的Transformer架构，并配合滑动窗口注...

一篇题为《图解Transformer》的技术博客在开发者社区Hacker News上引发了广泛关注，该博客由jalammar撰写，通过大量直观的图示和清晰的解释，深入浅出地剖析了Transformer这一革命性神经网络架构的核心工作原理。Tra...

知名AI研究员Andrej Karpathy近期发布了其对2025年大语言模型（LLM）领域范式变革的年度回顾文章，引发了技术社区的广泛关注与讨论。该文章深度剖析了过去一年中LLM领域在架构、训练范式、应用部署及多模态融合等方...

近日，一项名为Saber的零样本视频生成框架引起了人工智能与计算机视觉领域的广泛关注。该框架的核心突破在于，能够仅依据单张参考图像和文本提示，生成与参考对象身份高度一致的高质量视频。其技术关键在于，整个训...

大语言模型（LLM）作为基于Transformer架构的神经网络，通过并行分析完整序列并计算词语间的全局关联性，实现了自然语言处理的突破性进展。在推理过程中，模型首先将输入文本转化为数字化的词元嵌入向量，随后通过Tr...

当前最强大的开源大语言模型普遍采用自回归解码器架构的Transformer模型，但近年来涌现出多种创新架构。这些模型不仅关注计算效率的提升，更致力于突破性能瓶颈。文本扩散模型通过模拟去噪过程生成连贯文本，在创造...

月之暗面（Moonshot AI）正式发布Kimi Linear技术报告，这项突破性架构通过创新设计实现了对传统全注意力机制的全面超越。该架构在保持同等性能水平下，将KV缓存使用量最高降低75%，在100万上下文长度场景中解码吞吐...

嵌入技术作为现代检索增强生成系统的核心组件，正引发行业对AI基础设施成本结构的深度思考。最新技术分析显示，嵌入向量的生成过程主要依赖矩阵乘法和注意力机制等张量运算，其计算成本可通过浮点运算次数与硬件效率...