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...

谷歌最新发布的Gemini Diffusion标志着大语言模型架构的重大突破，这是该公司首次采用扩散模型（Diffusion Model）完全替代传统的Transformer架构。技术文档显示，该模型在保持与Gemini 2.0 Flash-Lite相当性能表现...

BLIP3-o作为一种新型的扩散Transformer架构，通过序列预训练方法实现了技术突破，并在多模态基准测试中取得了当前最优异的成绩。该研究不仅发布了完整的代码和权重文件，还附带了一个包含6万条指令的微调数据集，为...

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...