关键词: Meta,模型训练,大模型,Transformers,LLM

Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案

关键词: Megalodon,Transformer,AI架构,AI学术,模型训练

继Mamba之后，又一敢于挑战Transformer的架构诞生了！

关键词: DeepMind,Transformer,AI架构,AI学术,谷歌

Transformer 的重要性无需多言，目前也有很多研究团队致力于改进这种变革性技术，其中一个重要的改进方向是提升 Transformer 的效率，比如让其具备自适应计算能力，从而可以节省下不必要的计算。

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。