在金融科技智能化转型进程中，大语言模型以及多模态大模型（LVLM）正成为核心技术驱动力。尽管 LVLM 展现出卓越的跨模态认知能力
本文深入剖析 MiniCPM4 采用的稀疏注意力结构 InfLLM v2。作为新一代基于 Transformer 架构的语言模型，MiniCPM4 在处理长序列时展现出令人瞩目的效率提升。传统Transformer的稠密注意力机制在面对长上下文时面临着计算开销迅速上升的趋势，这在实际应用中造成了难以逾越的性能瓶颈。
研究人员发现，大语言模型的遗忘并非简单的信息删除，而是可能隐藏在模型内部。通过构建表示空间分析工具，区分了可逆遗忘和不可逆遗忘，揭示了真正遗忘的本质是结构性的抹除，而非行为的抑制。
随着生成式人工智能技术的快速发展，大语言模型 (LLM) 正逐步成为推动智能设备升级的核心力量。乐鑫科技携手火山引擎扣子大模型团队，共同推出智能 AI 开发套件 —— EchoEar（喵伴）。该套件以端到端开发为核心理念，构建起从硬件接入、智能体构建到生态联动的一站式开发流程，为开发者提供了一条高效、开放、具备可复制性的落地路径。
搜索行为从传统浏览器向大型语言模型（LLM）平台迁移，价值超800亿美元的SEO市场根基已现裂痕，搜索迈入由语言模型主导的“生成式引擎优化（GEO）”全新范式。
近年来，大语言模型（LLM）以其卓越的文本生成和逻辑推理能力，深刻改变了我们与技术的互动方式。然而，这些令人瞩目的表现背后，LLM的内部机制却像一个神秘的“黑箱”，让人难以捉摸其决策过程。
在大语言模型蓬勃发展的背景下，Transformer 架构依然是不可替代的核心组件。尽管其自注意力机制存在计算复杂度为二次方的问题，成为众多研究试图突破的重点
为什么语言模型能从预测下一个词中学到很多，而视频模型却从预测下一帧中学到很少？
为什么语言模型很成功，视频模型还是那么弱？
测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
