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高效的Attention引擎FlashInfer，无疑是大型语言模型推理技术中的又一里程碑。它的推出不仅优化了现有技术架构、提升了运行效率，还充分展示了将深度学习与工程实践相结合的潜力。面向未来，随着AI技术的进一步成熟，不断推动社会各个层面的变革与发展，成为每一个追随科技潮流者的必经之路。

针对这一挑战，来自Sakana AI的研究团队刚刚提出了一种全新的方法——Transformer²。它可以通过实时选择性地调整权重矩阵中的单一组件，使LLM能够适应未见过的任务。 从简化的角度，这种「one ...

针对这一挑战，Sakana ...

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Sakana AI发布了Transformer²新方法，通过奇异值微调和权重自适应策略，提高了LLM的泛化和自适应能力。新方法在文本任务上优于LoRA；即便是从未见过的任务，比如MATH、HumanEval和ARC-Challenge等，性能也都取得了提升。 从章鱼通过改变皮肤颜色来融入周围环境 ...

在自然界，「适应」是一种非常普遍的现象。例如，章鱼能够迅速改变自身的肤色和纹理，以融入周围环境，从而躲避天敌和捕捉猎物；人脑在受伤后能够重新连接自身神经回路，使个体能够恢复失去的功能并适应新的思维方式或行动方式。生物体展现出的适应能力使得生命能够在不 ...

秦臻： 从工业界角度来说，这个领域就是OpenAI领跑，大家跟进。所以除非OpenAI本身碰到很大困难，否则应该还能再蓬勃发展一段时间。从我自己预测的角度来说，我还是比较关心线性模型。假设真的能work，它能解锁的场景真的很多。

这个打分起到的作用，就好像以 decoder hidden state 为标准，特别关注某一些 encoder hidden state，所以叫 attention。 Transformer Attention 是一种思路而不是具体算法实现，也不限于 seq2seq 的问题。Transformer 等可以看作是对 attention 机制的一种实现，而这种实现往往要关注 ...

随着2024年的结束，我们可以回顾并认识到，AI已经取得了令人瞩目且开创性的进展。按照当前的发展速度，几乎无法预测2025年AI将带来怎样的惊喜，但有几个趋势为企业描绘了一幅来年可期以及如何充分准备的动人画卷。

"机器究竟还需要多长时间，才能真正具备人类大脑的认知能力？"这个困扰人工智能领域数十年的根本性问题，在2024年末再次成为全球科技界的焦点。 当人工智能在图像识别、自然语言处理等特定领域不断突破时，一个更具挑战性的目标始终若即若离：让机器获 ...

在全球人工智能（AI）领域，随着ChatGPT的崛起，一场掀起的AGI革命如火如荼。但在这背后，鲜有人知的是，推动这一变革的技术基石便是Transformer模型。这项集各种神经网络精华于一体的架构，不仅在自然语言处理（NLP）中表现卓越，更在计算机 ...