AI资讯新闻榜单内容搜索-Transforme

关键词: Did,AI视频,sora,图像生成,模型训练

提出图像生成新范式，从预测下一个token变成预测下一级分辨率，效果超越Sora核心组件Diffusion Transformer（DiT

关键词: 长文本,谷歌AI,transformer,模型训练

通过这项技术，能使transformer大模型在有限的计算资源 条件下，处理无限长度的输入。

关键词: 谷歌,AI大模型,上下文,LLM,模型训练

为解决大模型（LLMs）在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题，本文作者提出了一种新型架构：Infini-Transformer，它可以在有限内存条件下，让基于Transformer的大语言模型（LLMs）高效处理无限长的输入序列。实验结果表明：Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型，内存最高可节约114倍。

关键词: Infini-Transformer,上下文,谷歌AI,谷歌大模型, Transformer,模型训练

它通过将压缩记忆（compressive memory）整合到线性注意力机制中，用来处理无限长上下文

关键词: RNN,Transformer,RWKV,多头矩阵值状态,模型训练

不走Transformer寻常路，魔改RNN的国产新架构RWKV，有了新进展： 提出了两种新的RWKV架构，即Eagle (RWKV-5) 和Finch（RWKV-6)。

关键词: Infini-Transformer,上下文,谷歌AI,谷歌大模型, Transformer,模型训练

谷歌又放大招了，发布下一代 Transformer 模型 Infini-Transformer。

关键词: AI框架,Transformer,AI架构,谷歌AI,Mixture-of-Depths

谷歌终于更新了Transformer架构。最新发布的Mixture-of-Depths（MoD），改变了以往Transformer计算模式。它通过动态分配大模型中的计算资源，跳过一些不必要计算，显著提高训练效率和推理速度。

关键词: 扩散模型, FoundationPose,LLM,Transformer ,模型训练

物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。

关键词: LLM,LLaMA,NLP, LLaMA2-7B,Transformer

基于 Transformer 架构的大语言模型在 NLP 领域取得了令人惊艳的效果，然而，Transformer 中自注意力带来的二次复杂度使得大模型的推理成本和内存占用十分巨大，特别是在长序列的场景中。

关键词: AGI,大模型,扩散模型,离散扩散,Transformer

解决最短路径算法，也能被扩散模型完成。