大模型架构下的注意力（attention）机制本质上是一套记忆系统：每个词把自己写进上下文，后面的词再从中读取。过去十年，几乎所有的改进都在讨论“读”：该从哪里读、按什么权重读；却很少有人追问“写”：一个词写进记忆时，应该原样存进去，还是只存下它相对 ...
I got into local LLMs because it seemed interesting, if I’m being completely honest. Running my own AI on my own hardware just felt like something worth trying, and not because I had a specific gap to ...
这项研究由德国弗劳恩霍夫研究所（Fraunhofer IAIS）、达姆施塔特工业大学（Technische Universitat Darmstadt）、德国人工智能研究中心（DFKI）、维尔茨堡大学（Universitat Würzburg）、柏林工程与经济应用科学大学（Berliner Hochschule für Technik）、L3S研究中心等多家德国顶尖研究机构联合完成，并获得德国联邦 ...
业界为此发展出两条降本路线。一条是位置无关缓存（PIC），它放开严格的前缀约束，让每个语义独立的片段只缓存一次、并能拼接到任意前缀之后，刚好贴合RAG与Agent的prompt组装方式，其本质可归结为沿token轴直接拼接的splice、以及重算少量token恢复跨段上下文的correction两个原语。另一条是混合注意力模型，用线性注意力替换大部分全注意力 ...
这项由ETH苏黎世计算机科学系与ETH AI中心联合开展的研究，于2026年7月发表，论文编号为arXiv:2607.07953。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv平台上查阅完整论文。 **每一次阅读，都是一场记忆的挑战** ...
MIAMI, Feb. 18, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- The Keyes Company and Illustrated Properties today announced the launch of unified, AI-ready digital platforms designed to deliver faster, more personalized ...
小红书大模型推理团队联合北京大学、上海交通大学提出 HYPIC，这是首个在混合注意力大模型上实现位置无关缓存的服务系统。在 4 个生产级混合注意力模型、5 个工作负载上，HYPIC 将首 token ...
A systematic two-stage benchmark comparing optimizers for LLM pre-training at scale. Stage 1 (Broad Screening) sweeps 24+ optimizers on C4 under the LLaMA-3 architecture at four scales — 60M, 130M, ...
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