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2025-02-26 talkingdev

FFT强势回归:高效替代Self-Attention的新选择

在深度学习领域,Self-Attention机制因其在处理序列数据时的高效性而广受欢迎。然而,最近的研究表明,快速傅里叶变换(FFT)可能成为Self-Attention的有力替代品。FFT作为一种经典的信号处理技术,能够在计算复杂度...

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2025-02-26 talkingdev

Vision Language Models或将取代OCR技术

随着Vision Language Models(VLMs)的快速发展,传统的光学字符识别(OCR)技术正面临被取代的可能。VLMs结合了计算机视觉和自然语言处理的能力,能够更准确地理解和解析图像中的文本内容。与OCR相比,VLMs不仅能识...

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2025-02-25 talkingdev

Moonshot推出Block Attention混合算法,提升长上下文LLM性能

近日,Moonshot发布了一项名为Block Attention混合算法的创新技术,该算法在长上下文语言模型(LLM)中的应用表现卓越,被认为可与NSA相媲美。Block Attention混合算法通过优化注意力机制,显著提升了模型在处理长文...

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2025-02-25 talkingdev

Light Thinker:压缩推理轨迹以节省上下文空间

近日,一项名为Light Thinker的技术引起了广泛关注。该技术旨在将冗长的推理轨迹压缩为更小、更紧凑的表示形式,从而节省上下文空间,同时仍能有效引导模型。这一创新不仅提升了模型的效率,还为处理复杂任务时的资...

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2025-02-24 talkingdev

OmniServe框架开源,助力大规模LLM高效部署

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...

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2025-02-24 talkingdev

Triton实现Naive Sparse Attention,助力高效长上下文注意力算法

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...

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2025-02-24 talkingdev

首个基于Muon优化器训练的大规模模型Moonlight 16B发布

近日,首个基于Muon优化器训练的大规模模型Moonlight 16B在GitHub上正式发布。该模型经过5.7万亿个token的训练,架构与DeepSeek v3高度相似。Muon优化器的引入为大规模模型的训练提供了新的可能性,显著提升了训练效...

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2025-02-21 talkingdev

Google Titans模型解析:内存驱动AI架构的未来

Google Titans模型是Google最新推出的一种内存驱动AI架构,旨在通过高效的内存管理和数据处理能力,提升AI模型的性能和效率。该模型的核心在于其独特的内存驱动设计,能够显著减少数据访问延迟,从而加速模型训练和...

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