注意力也是FFN?从快权重出发,重新理解高效注意力 |NeurIPS'26
注意力也是FFN?从快权重出发,重新理解高效注意力 |NeurIPS'26一直以来,在Transformer架构中,注意力(Attention)与前馈网络(Feed-Forward Network,FFN)被认为是两个功能不同且互补的模块: 前者让词元(Token)彼此交互,后者对每个词元进行非线性变换。
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一直以来,在Transformer架构中,注意力(Attention)与前馈网络(Feed-Forward Network,FFN)被认为是两个功能不同且互补的模块: 前者让词元(Token)彼此交互,后者对每个词元进行非线性变换。
每一天都在。14个月,8个月,我们还在这里。
对着屏幕说一句 “向左转”,画面随即展开新的视野;调整角色的动作,场景紧接着给出反馈。多模态交互要求视觉生成跟上人的操作,而漫长的等待会打断整个体验。
就在今天,陶哲轩公开了其在加州理工学院举行的最新演讲《Math 2.0》(数学 2.0)。
近期,全球顶尖 AI 实验室正在密集释放一个信号:AI 正在从帮助人类完成任务,走向参与自身的研发与改进。
只要和一个人聊得足够久,大模型就能成为他的「数字分身」吗?
设想这样一个场景:你让机器人把桌上的杯子收进托盘。它已经看到了杯子,机械臂正朝杯子伸过去。这时,旁边的人顺手把杯子挪开了几厘米。
留给人类的时间,只剩半年了?
阶跃星辰新出的 Step 5 Preview,我前前后后测了一圈
Karpathy在推文中估计,全球真正能直接使用最前沿内部AI系统的人可能仅有约5000人,而约60亿人几乎尚未真正接触LLM。