过去八年，Transformer 几乎重塑了整个人工智能研究版图。自 2017 年 Google 在「Attention Is All You ...

今日凌晨，DeepSeek 在 GitHub 上发布了一项代号为“Engram”的最新研究成果，并同步上传了题为Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for ...

在2026年的开端，我们回望过去，发现大型语言模型（LLM）的架构之争正在进入一个新的微妙阶段。近年来，Transformer架构以其绝对的统治力席卷了人工智能领域，然而，随着算力成本的竞争和对推理效率的极致追求，各种挑战者从未停下脚步。知名AI研究员Sebastian Raschka在其最新洞察中，不仅回应了关于“Transformer是否会被取代”的年度终极之问，还敏锐地捕捉到了业界的重要转向 ...

谷歌 2017 年提出的 Transformer 架构事实上已经基本垄断了大模型。 不采用 Transformer 架构的大模型已经是少之又少，而采用非 Transformer 架构，还能与主流第一梯队大模型扳手腕的，更是凤毛麟角。

今日光电 有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光引未来...欢迎来到今日光电！ ----追光逐电 光引未来---- Transformer：颠覆序列建模的革命性架构 在自然语言处理领域，序列建模一直是个核心挑战。

因为公众号平台更改了推送规则。记得点右下角的大拇指“赞”和红心“推荐”。这样每次新文章推送，就会第一时间出现在订阅号列表里。 由于Transformer模型的出现和快速发展，深度学习领域正在经历一场翻天覆地的变化。这些突破性的架构不仅重新定义了 ...

2025 年即将进入尾声，下一年 AI 将走向何方？ 最近，谷歌 DeepMind CEO Hassabis 在一场访谈中，对未来 12 个月的「关键趋势」作出重磅预测。 Hassabis 强调，我们应尽快 Scaling 现有的 AI 系统，至少它们会成为最终 AGI 的「关键部件」，甚至可能会成为那个终极的 AGI ...

Transformer 模型似乎使用了类似于大脑 NMDA 受体的看门过程。这一发现促使研究人员研究 Transformer 的记忆巩固是否可以通过类似于 NMDA 受体门控过程的机制来控制。 由基础科学研究所 (IBS) 认知与社会性中心和数据科学组的研究人员组成的跨学科团队发现 ...

Transformer，6岁了！2017年，Attention is All You Need奠基之作问世，至今被引数近8万。这个王者架构还能继续打多久？ 2017年6月12日，Attention is All You Need，一声炸雷，大名鼎鼎的Transformer横空出世。 它的出现，不仅让NLP变了天，成为自然语言领域的主流模型，还成功跨 ...

本研究针对近视防控中缺乏长期轴长预测和个体化干预效果评估工具的难题，开发了基于Transformer架构的近视进展预测模型（MPPM）。该模型包含自然进展模块（NPM）和干预进展模块（IPM），利用30万余名儿童的百万条屈光记录进行训练，在10年预测期内实现球镜 ...

Transformer已满8岁，革命性论文《Attention Is All You Need》被引超18万次，掀起生成式AI革命。 Transformer，八岁了！ 开创如今这场生成式AI革命的论文《Attention Is All You Need》迎来了第8个年头。 Transformer催生了ChatGPT、Gemini、Claude等诸多前沿产品。 更重要的是，它让人类 ...