
10秒创造一个世界!吴佳俊团队新作实时交互式3D世界生成,比现有技术快100倍
10秒创造一个世界!吴佳俊团队新作实时交互式3D世界生成,比现有技术快100倍斯坦福吴佳俊团队与MIT携手打造的最新研究成果,让我们离实时生成开放世界游戏又近了一大步。
斯坦福吴佳俊团队与MIT携手打造的最新研究成果,让我们离实时生成开放世界游戏又近了一大步。
TL;DR:DuoAttention 通过将大语言模型的注意力头分为检索头(Retrieval Heads,需要完整 KV 缓存)和流式头(Streaming Heads,只需固定量 KV 缓存),大幅提升了长上下文推理的效率,显著减少内存消耗、同时提高解码(Decoding)和预填充(Pre-filling)速度,同时在长短上下文任务中保持了准确率。
一台4090笔记本,秒生1K质量高清图。英伟达联合MIT清华团队提出的Sana架构,得益于核心架构创新,具备了惊人的图像生成速度,而且最高能实现4k分辨率。
近日,来自斯坦福、MIT、纽约大学和Meta-FAIR等机构的研究人员,通过新的研究重新定义了最大流形容量表示法(MMCR)的可能性。
近日,MIT团队推出了自动搞科研的AI系统——SciAgents。在仿生材料的研究中,模型揭示了以前被认为无关的一些跨学科联系,实现了超越传统人类研究方法的规模、精度和探索能力。
Transformer计算,竟然直接优化到乘法运算了。MIT两位华人学者近期发表的一篇论文提出:Addition is All You Need,让LLM的能耗最高降低95%。
挑战Transformer,MIT初创团队推出LFM(Liquid Foundation Model)新架构模型爆火。
就在刚刚,MIT系初创公司Liquid AI团队官宣:推出首批多模态非Transformer模型——液体基础模型LFM。
一个受线虫启发的全新架构,三大「杯型」均能实现 SOTA 性能,资源高度受限环境也能部署。移动机器人可能更需要一个虫子的大脑。