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2025-08-26 talkingdev

开源|ThinkMesh:为大语言模型引入并行思维,置信度门控与策略驱动的推理新框架

ThinkMesh 是一个创新的Python开源库,旨在提升大语言模型(LLM)的推理能力。该框架通过并行运行多样化的推理路径,并利用内部置信度信号对每条路径进行评分,动态地将计算资源重新分配给最有潜力的分支,最后通过...

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2025-08-25 talkingdev

短词元更易被选择:大语言模型输出偏差的新发现

最新研究表明,大语言模型存在系统性偏好短词元的倾向,这一发现对自然语言处理领域具有重要影响。由于短词元拥有更多可能的后续组合方式,模型可能会优先选择这些‘松散词元’,即使它们并非最佳语义选择。该研究进一...

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2025-08-24 talkingdev

突破性进展:研究者用CUDA C++实现5090光速级Flash Attention算法

近日,一项名为《Writing Speed-of-Light Flash Attention for 5090 in CUDA C++》的技术研究引发广泛关注。该研究通过CUDA C++实现了针对5090硬件的光速级Flash Attention算法,显著提升了注意力机制的计算效率。Fl...

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2025-08-18 talkingdev

独立开发者仅用两个月构建含30亿神经嵌入的搜索引擎

一位独立开发者在短短两个月内,利用200块GPU构建了一个完整的网络搜索引擎,该引擎生成了30亿个神经嵌入,覆盖了2.8亿个索引页面。该项目采用了基于Transformer的嵌入技术,相比传统的关键词匹配方法,这一技术显著...

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2025-07-22 talkingdev

Morphik.ai提出视觉文档检索新方法:用图像替代传统OCR解析

Morphik.ai公司创新性地提出了一种基于视觉的文档检索方法,该方法摒弃了传统的OCR(光学字符识别)和解析技术,转而采用文档页面的图像作为处理对象。通过将文档图像分割成小块,并利用视觉Transformer和语言模型,...

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2025-07-15 talkingdev

[论文推荐]基于能量的Transformer模型:可扩展的学习与思考者

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...

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2025-07-10 talkingdev

实践教程:探索Gemma 3n与MatFormer的弹性推理能力

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...

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2025-07-08 talkingdev

[论文推荐] Mercury:基于扩散模型的超高速语言模型

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...

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