通过无缝集成推测式解码，OpenVINO™ 让开发者能够专注于构建高效、优质的 AI 体验，同时最大程度降低计算负担。在理想情况下，草稿模型的预测完全符合主模型的预期，使得验证过程可以在单次请求内完成。这种协作方式不仅提升了性能，还有效减少了资源消耗 ...

为解决肺结核精准诊断难题，研究人员开展基于视觉 Transformer（ViT）和 Grad-CAM 的研究，结果显示诊断准确率高，有助于临床应用。 为了攻克这些难题，来自印度和埃塞俄比亚等多个机构的研究人员展开了深入研究。他们将研究成果发表在《BMC Medical Imaging》上。这项研究旨在利用视觉 Transformer（Vision ...

上周五，腾讯宣布推出自研深度思考模型「混元 T1」正式版，这是一个能秒回、吐字快、擅长超长文处理的强推理模型。而之所以具备这些优势，很大程度上是因为腾讯采用了 Hybrid-Mamba-Transformer 融合架构。这一架构有效降低了传统 ...

RWKV-7 通过一系列创新（例如广义 Delta Rule），在计算效率、任务表现和模型表达力全面超越 Transformer 和过去的 RWKV-6 架构。 在训练数据远低于 Qwen2.5、Llama3.2 ...

这个论文有很多干货，整合了前几年各领域的经典trick，做了很多实验。 为了得到一个更好的backbone，把能用到的loss、能添加的辅助任务都用上了： CLIP的图文对比lossLocCa的caption loss类MAE的重建loss ...

来自Meta AI的华人科学家刘壮团队，联合AI大神何恺明， 图灵奖得住Yann LeCun等大牛搞了个大新闻——他们的最新论文证明了：Transformer ...