Jet-Nemotron是英伟达最新推出的小模型系列（2B/4B），由全华人团队打造。其核心创新在于提出后神经架构搜索（PostNAS）与新型线性注意力模块JetBlock，实现了从预训练Transformer出发的高效架构优化。
英伟达发布全新架构9B模型，以Mamba-Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3-8B并在数学、代码、推理与长上下文任务中表现持平或更优。
最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
无需CUDA代码，给H100加速33%-50%！ Flash Attention、Mamba作者之一Tri Dao的新作火了。
「Tokenization（分词）是 Transformer 模型为弥补自身缺陷不得不戴上的枷锁。」
Mamba一作最新大发长文！ 主题只有一个，即探讨两种主流序列模型——状态空间模型（SSMs）和Transformer模型的权衡之术。
普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。
注意力机制的「平方枷锁」，再次被撬开！一招Fenwick树分段，用掩码矩阵，让注意力焕发对数级效率。更厉害的是，它无缝对接线性注意力家族，Mamba-2、DeltaNet 全员提速，跑分全面开花。长序列处理迈入log时代！
曾撼动Transformer统治地位的Mamba作者之一Tri Dao，刚刚带来新作——提出两种专为推理“量身定制”的注意力机制。
Nemotron-H模型混合了Transformer和Mamba架构，使长文本推理速度提升3倍，同时还能保持高性能，开源版本包括8B和56B尺寸。训练过程采用FP8训练和压缩技术，进一步提高了20%推理速度
