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...

近日，研究人员发布了新一代商业级大语言模型Mercury，该模型基于扩散模型技术，采用Transformer架构进行参数化，并能够并行预测多个token。报告重点介绍了Mercury Coder，这是首套专为编程应用设计的扩散大语言模型...

研究人员最新提出了一种创新的神经网络架构预测器，该预测器将图神经网络（GNN）与Transformer架构相结合，通过引入兄弟感知令牌混合器（sibling-aware token mixer）和双向图同构前馈网络（bidirectional graph iso...

vLLM是一款开源的大语言模型推理引擎，近日其团队发布了全新的V1架构。本文深入剖析了vLLM V1架构如何通过OpenAI兼容API服务器和核心引擎高效处理推理请求，实现业界领先的文本生成性能。该架构优化了推理请求的处理...

Meta旗下FAIR研究团队在arXiv最新论文中提出重大架构革新，通过名为Dynamic Tanh（DyT）的逐元素操作替代传统归一化层，使Transformer模型在保持性能的同时摆脱了对归一化层的依赖。这种S型曲线模拟技术能够自然复现...

JavelinGuard是一套专为检测大语言模型(LLM)交互中恶意意图而设计的低成本高性能模型架构。该研究提出了多种具有不同速度、可解释性和资源需求权衡的架构方案，并特别针对生产环境部署进行了优化。论文详细探讨了这...

微软研究院推出的RenderFormer是一项突破性的神经渲染技术，能够直接从三角形基础场景表征生成具有完整全局光照效果的逼真图像。该技术的核心优势在于其通用性——不同于传统神经渲染方法需要针对每个场景进行单独训练...