一项名为“Power”注意力的创新技术通过引入超参数p，实现了对状态大小的独立控制，有效解决了长上下文训练中计算成本平衡的难题。该机制在长序列任务中表现优于标准注意力，并支持定制GPU内核，在64k上下文长度下速度...

PyTorch与vLLM近日宣布深化技术整合，新增支持量化、注意力机制定制及异构硬件加速等关键功能。这一合作标志着两大开源框架在优化大语言模型（LLM）推理性能方面取得重要突破：量化技术可降低模型计算资源消耗达4-8...

TCANet作为一项突破性神经解码技术，通过多尺度卷积网络、时序压缩模块和堆叠自注意力机制的创新性结合，为运动想象脑电信号（MI-EEG）的解码提供了全新解决方案。该模型在GitHub开源后迅速引发脑机接口领域关注，其...

KV（键值）缓存是大型语言模型（LLM）推理过程中的关键技术，通过存储注意力计算的中间结果显著提升生成效率。以逐词生成"Time flies fast"为例，传统方式需在每个步骤重复计算"Time"和"flies"的注意力权重，而采用K...

微软研究院最新提出的GUI-Actor技术，彻底改变了AI代理与图形用户界面（GUI）的交互方式。这项突破性技术摒弃了传统依赖像素坐标预测的方法，转而采用注意力机制直接解析屏幕截图内容，使AI能够像人类一样'理解'界面...

来自arXiv的最新研究论文提出了一种名为DIME（Diffusion-based Interdependent Medical Effects）的突破性模型，该模型利用扩散模型技术构建医疗领域的联合概率分布预测框架。这项研究通过深度学习中的扩散过程，首...

DeepSeek研究团队以DeepSeek-V3为案例，分享了大型语言模型（LLM）训练中的硬件-模型协同设计创新成果。该研究通过多头部潜在注意力机制（Multi-head Latent Attention）、专家混合系统（Mixture of Experts）、FP8...

知名开发者Giles Thomas在其技术博客中发表了《从零构建大型语言模型》系列的第13篇文章，深入探讨了Transformer架构中注意力机制的核心原理。文章通过逆向工程视角指出，传统认知中复杂的注意力头（attention heads...