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...

一项名为'基于能量的Transformer'（Energy-Based Transformers）的新型架构在机器学习领域取得突破性进展。该技术摒弃了传统的直接预测方式，转而采用学习验证函数来评估输入与候选输出之间的兼容性得分。这种创新架...

Google最新发布的Gemma 3n和MatFormer模型采用了创新的嵌套Transformer架构，通过Mix-n-Match技术实现弹性推理功能。该技术允许模型在运行时动态调整计算资源分配，显著提升推理效率并降低计算成本。本实践教程详细...

Character.AI最新推出的TalkingMachines技术标志着实时视频生成领域的重大突破。该技术通过先进的音频驱动视频生成模型，仅需单张静态图像和语音输入，即可实时生成类似FaceTime的动态视频动画。这一创新结合了深度...

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...

近日，一项名为ContinualFlow的创新技术为生成模型领域带来突破性进展。该技术通过流向能量重加权目标的匹配方法，直接从模型分布中剔除不需要的区域，从而避免了传统方法所需的完整模型重新训练过程。这一技术的核...

最新技术分析指出，当前自然语言处理中的分词技术(Tokenization)存在显著局限性，亟需被能够更好利用计算资源和数据的一般性方法所取代。本文深入剖析了分词技术的核心作用及其脆弱性，系统论证了淘汰该技术的必要性...

最新发表于arXiv的研究表明，通过在训练前随机剪除固定比例的权重参数，稀疏深度强化学习(DRL)网络展现出显著的参数效率优势。该方法不仅减少了模型复杂度，还成功规避了传统训练过程中常见的优化陷阱。这种一次性剪...