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  • Transformer论文作者之一Noam Shazeer宣布离开Google加入OpenAI

    06/18
  • Transformer传奇作者加入OpenAI

    06/18
  • DeepMind:Transformer存在拓扑缺陷,思维链治标不治本

    06/17
  • 阿里RTPurboV2:Transformer再次崛起,百步训练实现10倍稀疏注意

    06/08
  • 统治AI十年的Transformer,要被亲爹亲手砸碎?

    05/27
  • 还在手写CUDA内核?CODA来了!LLM和新手也能让Transformer跑出光速

    05/25
  • 20岁写出Transformer的人,真开源了2180亿大模型

    5月20日,该论文的一位共同作者Aidan Gomez,在X上宣布推出首个完全开源的Apache 2.0许可的模型:CohereCommand A+。 到了Command A+,在Frosst的力主推动下…

    05/22
  • 20岁写出Transformer的人,真开源了2180亿大模型

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    05/22
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    05/22
  • 清华+阿里发布ViT³:解锁视觉TTT,突破Transformer复杂度瓶颈

    05/18
  • Transformer可以改装成Mamba了:苹果把推理成本直接打成线性

    04/23
  • Transformer可以改装成Mamba了:苹果把推理成本直接打成线性

    04/22
  • 在一台1970年代的PDP-11上训练Transformer要多久?答案是5.5分钟

    04/16
  • 石溪大学:状态空间模型挑战Transformer视觉语言领域主导地位

    04/01
  • 石溪大学:状态空间模型挑战Transformer视觉语言领域主导地位

    04/01
  • 石溪大学:状态空间模型挑战Transformer视觉语言领域主导地位

    03/31
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    03/31
  • 早于DeepSeek Engram!用「查表」重置Transformer记忆 | ICLR

    03/31
  • Kimi“打破Transformer架构”真相

    03/25
  • 太疯了!MIT博士在Transformer里造计算机,攻破LLM终极缺陷

    03/21
  • 亚马逊时隔12年重启智能手机项目:内部代号Transformer

    曾致1.7亿美元巨亏,亚马逊再战苹果三星,拟推无App商店AI手机。

    03/20
  • 马斯克深夜点赞炸场!Kimi撕开Transformer十年铁幕,中国AI亮剑

    要知道,马斯克对AI技术的表态向来“毒舌”:2023年他批评GPT-4“缺乏创新”,2024年嘲讽GoogleGemini“过度营销”,却对Kimi团队的论文用了“Interesting approach(…

    03/20
  • Kimi“打破Transformer架构”真相

    它并非推翻Transformer的神话,而是为这座大厦添上了一块关键的砖石。

    03/19
  • 山大、理想汽车和中科院联合提出新范式:让Transformer去其糟粕

    03/16
  • ICLR 2026|早于DeepSeek Engram,STEM已重构Transformer记忆

    03/09
  • ​超越 Transformer 架构?Inception 发布全球首个基于扩散模型的推理大模型 Mercury 2

    02/25
  • 一图解读AI大模型基石:Transformer

    Transformer是2017年由谷歌团队提出的一种革命性神经网络架构,其核心创新在于摒弃了传统的循环神经网络(RNN),完全依赖“自注意力机制”来处理序列数据。它不仅是BERT、GPT等几乎所有现代大语言…

    02/21
  • 一图解读AI大模型基石:Transformer

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    02/21
  • 华为诺亚实验室:非平滑组件提升Vision Transformer学习效率

    这些理论分析不仅为实验观察提供了数学基础,更重要的是揭示了不同组件在学习过程中扮演的不同角色。研究结果显示,无论是预处理自注意力的LN1还是预处理前馈网络的LN2,它们的可塑性都明显低于其他组件,这解释了为…

    02/11
  • 华为诺亚实验室:非平滑组件提升Vision Transformer学习效率

    这些理论分析不仅为实验观察提供了数学基础,更重要的是揭示了不同组件在学习过程中扮演的不同角色。研究结果显示,无论是预处理自注意力的LN1还是预处理前馈网络的LN2,它们的可塑性都明显低于其他组件,这解释了为…

    02/11
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