Meta Superintelligence Labs于arXiv发布编号2509.01092的首篇论文，引发学术社区高度关注。该研究并未延续当前大模型参数规模竞赛的常规路径，而是聚焦于注意力机制的基础架构创新。论文提出了一种名为"动态稀疏注...

深度求索公司最新推出的DeepSeek-V3.2-Exp模型引入了创新的稀疏注意力机制，这一技术突破专门针对长上下文序列的训练和推理效率进行了深度优化。该机制通过智能选择关键注意力区域，显著降低了计算复杂度，使得模型...

近日，FlexPrefill技术通过动态调整稀疏注意力模式和计算预算，显著提升了大型语言模型（LLM）的推理效率。该技术通过查询感知模式确定和累积注意力索引选择，优化了长序列处理的速度和准确性。FlexPrefill的核心在...

近日，OmniServe发布了一个全新的统一框架，旨在优化大规模LLM（大语言模型）的部署效率。该框架结合了低比特量化和稀疏注意力机制等创新技术，显著提升了模型推理速度并降低了成本。通过低比特量化，OmniServe能够...

近日，DeepSeek NSA论文因其可扩展且高效的长上下文注意力算法引发了广泛关注。然而，该论文并未提供相关代码。为此，一项基于Triton的实现应运而生，该实现可无缝集成到任何PyTorch代码库中。Triton作为一种高效的G...

近日，计算机科学家们推出了一款名为Llama 3-V的新型人工智能模型，其与GPT4-V性能相当，但模型大小只有GPT4-V的1/100。与GPT4-V的高昂价格相比，Llama 3-V仅需500美元即可获得。这款新型模型可以应用于自然语言处理...