架构
线性化注意力综述：突破Softmax二次复杂度瓶颈的高效计算方案
大型语言模型在各个领域都展现出了卓越的性能，但其核心组件之一——softmax注意力机制在计算资源消耗方面存在显著局限性。 本文将深入探讨如何通过替代方案实现线性时间复杂度，从而突破这一计算瓶颈。 注意力机制基础理论本文假设读者已经熟悉ChatGPT、Claude等模型及其底层的transformer架构原理。
万字独家爆光，首揭o1 pro架构！惊人反转，Claude 3.5 Opus没失败？
大模型Scaling Law终结，前段时间曾被吵得沸沸扬扬。 面对诸多的质疑，硅谷巨头们用行动给出了截然不同的答案。 谷歌祭出最强下一代新模型Gemini 2.0 Flash，并带着多个智能体一同亮相；OpenAI「满血版」o1和o1 pro mode向所有人证明了模型的能力还远没有触及到天花板。
一文读懂 GPU 资源动态调度
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的计算架构的 GPU 资源动态调度。 众所周知，随着人工智能、深度学习以及高性能计算(HPC)的快速发展，GPU (Graphics Processing . Unit)已经成为现代计算体系中的核心计算资源之一。
1-bit大模型还能再突破！新一代BitNet架构启用4位激活值
量化到1 bit的LLM还能再突破？ 这次，他们对激活值下手了！ 近日，BitNet系列的原班人马推出了新一代架构：BitNet a4.8，为1 bit大模型启用了4位激活值：图片论文地址：，激活值量化通常是比较难办的。
Hymba：结合注意力头和SSM头的创新型语言模型方案
近年来，大语言模型(LLM)在各个领域取得了显著成效。 但现有的Transformer架构存在计算复杂度高、内存消耗大等问题。 而状态空间模型(SSM)如Mamba虽然具有常数复杂度和优化的硬件性能，但在记忆回溯任务上表现较弱。
重磅开源！Kimi把自家底层推理架构都开源了，开源贡献阵容相当豪华：清华、阿里、华为、AISoft、面壁智能
就在昨天，Kimi宣布要把自家底层的大模型推理架构Mooncake开源出来！ 有媒体称该架构正是承载了月之暗面Kimi线上80%以上流量的正在用的底层架构。 小编立马求证了一番，的确Github上有提到：Mooncake 正在服务Kimi平台。
一夜小模型王座易主！英伟达发布超强小模型，新混合架构威力超Transformer，性能、速率、缓存全面超越Llama3.2！
编辑 ｜言征小模型王座一夜易主了！ 冷不防，英伟达就丢出了一个新混合架构，以后不再只是Transformer的天下了。 日前，NVIDIA刚刚发布了Hymba-1.5B-Base，这是一个将Transformer注意力机制与状态空间模型（SSM）集成的小型语言模型。
Transformer为什么一定要添加一个Positional Encoding模块？
之前老喜欢死记硬背transformer的网络架构，虽然内容并不复杂，但是发现这个transformer模块中的positional encoding在死记硬背的情况之下很容易被忽略。 为了更好地理解为什么transformer一定需要有一个positional encoding，简单推了一下公式先说结论：没有Positional Encoding的transformer架构具有置换等变性。 证明如下：1.
架构赋能 AI：知识工程推动下的软件架构数字化
TL;DR：我们试验了将 AI 应用到基于 Protobuf 的微服务架构中，基于 ArchGuard 治理平台、Shire AI 助手、Team AI 三个工具中，构建了一套完整的 AI4SE 原型，在需求、设计、开发、测试和运维等阶段，这里是我们的思考和实践。 过去几个月里，我们在各大技术大会上频繁看到生成式 AI 的应用，很多研发组织都在尝试将其引入开发的各个环节。 然而，随着 AI 技术的深入应用，不少组织也发现了基础知识工程方面的种种挑战。
英伟达新 nGPT 架构撬动 AI 未来：超球面学习提效，训练模型时间可缩短至 1/20
科技媒体 dataconomy 昨日（10 月 21 日）发布博文，报道称英伟达在训练 AI 模型方面取得重大突破，发布了最新的 Normalized Transformer（nGPT）新架构，保持模型的稳定性和准确性的前提下，可以将训练 AI 时间缩短至 1/4 或者 1/20。nGPT 架构提升效率的秘诀在于“超球面学习”（Hyperspherical learning）这个概念。传统的变换器模型通常缺乏一致的几何框架，而 nGPT 通过将嵌入、注意力矩阵和隐藏状态等关键组件映射到超球面表面，确保模型各层在训练过程中保持平衡。
AI 架构 Transformer 再进化：谷歌新方法突破长文本处理，注意力模块内存需求可降至 1/47
科技媒体 marktechpost 昨日（10 月 8 日）发布博文，报道称谷歌公司推出了选择性注意力（Selective Attention）方法，可以提高 Transformer 架构模型的性能。Transformer 架构简介Transformer 是一种革命性的神经网络架构，由谷歌在 2017 年提出，主要用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）领域。Transformer 的核心是自注意力机制，允许模型在处理输入序列时捕捉词与词之间的关系，让模型能够关注输入序列中的所有部分，而不仅仅是局部信息。T
30 秒让照片动起来，首个国产纯自研视频大模型 Vidu 上线
感谢首个国产纯自研视频大模型 Vidu 上线，目前向用户开放了文生视频、图生视频两大核心功能，提供 4 秒和 8 秒两种时长选择，分辨率最高为 1080P。用户无需申请，使用邮箱注册即可体验。 AI在线附 Vidu 官网：www.vidu.studioVidu 模型于今年 4 月在 2024 中关村论坛首次亮相，由清华大学与生数科技联合发布，其核心技术 U-ViT 架构由团队在 2022 年 9 月提出，早于 Sora 采用的 DiT 架构，是全球首个 Diffusion 与 Transformer 融合的架构。▲
华为云 CEO 张平安：中国的 AI 应追求在行业领域构筑大模型的全球领先地位
感谢2024 世界人工智能大会今日在上海世博中心开幕，华为常务董事、华为云 CEO 张平安表示，中国的 AI 发展离不开算力基础设施的创新，并且要敢于开放行业场景，让 AI 在行业应用上领先。张平安提出，中国的 AI 发展道路，追求的应该是在行业领域构筑大模型的全球领先地位。如果各行各业都积极拥抱 AI，积极地开放行业的业务场景，中国很有机会在 2B 领域构筑起全球的领先优势。以钢铁行业为例，目前盘古大模型已经在宝钢的一条热轧生产线上线，预测钢板精度提高 5%，每年有望多生产 2 万吨钢板，增收 9000 多万元。
小鹏技术标签又添新成员，携手大众通过EEA定义下一代智能汽车
在智能化、网联化技术变革的席卷下，车辆已不再是简单的交通工具，而是变成独立可移动的服务空间。在这一过程中，中国新能源汽车无疑跑在了世界前列，一个最明显的标志就是中国汽车工业曾经的学习对象——大众汽车，已经开始反向学习“取经”。今年4月，小鹏汽车与大众汽车集团签订EEA电子电气架构技术战略合作框架协议，双方将基于小鹏汽车最新一代电子电气架构，联合开发并将其集成到大众汽车在中国的CMP平台上。双方联合开发的电子电气架构预计将从2026年起应用于在中国生产的大众汽车品牌电动车型。这是继“股权投资”合作、“联合采购”合作后
中国首个 Sora 级模型 Vidu 发布：可生成最长 16 秒、最高 1080P 视频
感谢生数科技今天出席中关村论坛未来人工智能先锋论坛，携手清华大学正式发布中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型 ——Vidu，被媒体和业内人士认为是国内首个 Sora 级别的视频大模型。 根据官方描述，Vidu 模型融合 Diffusion 与 Transformer，开创性创建了 U-ViT，支持一键生成长达 16 秒、分辨率高达 1080P 的高清视频内容。官方宣传资料中演示了“画室中的一艘船驶向镜头”、其海浪、船的效果非常逼真。官方表示 Vidu 不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生
极氪发布浩瀚-M架构并全球首秀极氪MIX，未来电动车架构打造未来的家
今日，2024（第十八届）北京国际汽车展览会（简称：北京车展）盛大开幕，正值成立三周年的极氪智能科技携旗下全系车型亮相北京车展，并正式发布浩瀚-M架构。同时，基于该架构打造的首款家庭出行产品极氪 MIX迎来全球首秀，重新构建未来出行空间新体验。极氪发布浩瀚-M架构 极氪MIX全球首秀在极氪展台的发布会上，极氪智能科技副总裁杨大成回顾了浩瀚架构的进化历程，作为全球最大带宽的纯电架构，四年前正式发布的SEA浩瀚架构赋予极氪产品“天生好底子”；从极氪首款车型极氪001，到最新发布的极氪009光辉，极氪的每一款车型都在各自
「清华系」视频生成公司生数科技宣布完成新一轮数亿元融资
近日，北京生数科技有限公司（以下简称“生数科技”）宣布完成新一轮数亿元融资，由启明创投领投，达泰资本、鸿福厚德、智谱AI、老股东BV百度风投和卓源亚洲继续跟投。本轮融资将主要用于多模态基础大模型的迭代研发、应用产品创新及市场拓展。本轮由华兴资本担任独家财务顾问。生数科技成立于2023年3月，是全球领先的多模态大模型公司，致力于图像、3D、视频等原生多模态大模型的研发。生数科技核心团队来自清华大学人工智能研究院，此外还包括来自北京大学和阿里巴巴、腾讯、字节跳动等科技公司的多位技术人才。此前公司已完成近亿元融资，过往股
岩芯数智推出非Attention机制大模型，支持离线端侧部署
1月24日，上海岩芯数智人工智能科技有限公司对外推出了一个非Attention机制的通用自然语言大模型——Yan模型。岩芯数智发布会上称，Yan模型使用了全新自研的“Yan架构”代替Transformer架构，相较于Transformer，Yan架构的记忆能力提升3倍、速度提升7倍的同时，实现推理吞吐量的5倍提升。岩芯数智CEO刘凡平认为，以大规模著称的Transformer，在实际应用中的高算力和高成本，让不少中小型企业望而却步。其内部架构的复杂性，让决策过程难以解释；长序列处理困难和无法控制的幻觉问题也限制了大