英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速Transformer 架构对计算和内存的巨大需求使得大模型效率的提升成为一大难题。为应对这一挑战，研究者们投入了大量精力来设计更高效的 LM 架构。
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7621 点击 2025-08-27 11:46
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Transformer 架构对计算和内存的巨大需求使得大模型效率的提升成为一大难题。为应对这一挑战，研究者们投入了大量精力来设计更高效的 LM 架构。
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。
英伟达开源又放大招了！ 韩松团队推出了一款全新的基于后神经架构搜索的高效语言模型——Jet-Nemotron。
AI生成的人物和场景转头就变样，缺乏一致性？ nonono，这回不一样了，康康下面的demo！ 游戏地图：《塞尔达传说》中的绿色田野
Memory 一直是 AI 产品的技术「痛点」和必争之地。因为决定用户留存，很多有野心的创业者在思考如何借助 AI 长期化时，都会聚焦 AI + Memory 领域。
要让视频生成模型真正成为模拟真实物理世界的「世界模型」，必须具备长时间生成并保留场景记忆的能力。然而，交互式长视频生成一直面临一个致命短板：缺乏稳定的场景记忆。镜头稍作移动再转回，眼前景物就可能「换了个世界」。
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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。
一个小解码器让所有模型当上领域专家！华人团队新研究正在引起热议。 他们提出了一种比目前业界主流采用的DAPT（领域自适应预训练）和RAG（检索增强生成）更方便、且成本更低的方法。
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