Chinese contentLibrary of Layers:推理时动态调整 Transformer 层顺序的新架构
arXiv 上这篇论文挺有意思:LoL 让模型推理时自己决定 transformer 层的执行顺序,把稠密、循环、MoE 三种架构统一到一套框架里,还能通过干预路由切换解题策略。
arXiv 上这篇论文挺有意思:LoL 让模型推理时自己决定 transformer 层的执行顺序,把稠密、循环、MoE 三种架构统一到一套框架里,还能通过干预路由切换解题策略。
国产芯片用14纳米干出520万亿次浮点运算,还靠三维近存把带宽干到6.4TB/s,比H100还猛,不走制程拼架构这条路值得关注。
Perplexity 用代码驱动搜索的方式解决了传统深度研究效率低、泛化差的问题,做信息检索或研究分析的团队值得关注这一新范式。
做图神经网络或集合学习的研究者,GST解决了图集任务中局部与全局信息割裂的痛点,代码已开源,值得复现对比。
AI 从业者常陷入算力竞赛的思维定式,Marcus 的提醒点出了架构创新的长期价值,做模型选型和研发的团队值得一读。