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下一个Transformer可能又被Google做出来了
大模型深陷 “顺行性遗忘症” 困境：交互新知转瞬即忘，出厂后便停止进化。Google 抛出 Nested Learning 颠覆性论文，以 HOPE 框架打破架构与优化器的二元对立，用 “快慢记忆系统” 复刻生物大脑机制，让 AI 在交互中动态学习。这场被称作 “Attention Is All You Need V2” 的创新，能否开启 AGI 新范式？
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AI技术的演进正在重新定义互联网生态。从Transformer架构到智能体，AI如何在搜索、内容生成、客服、代码开发和智能决策等领域重塑我们的数字生活？本文深入探讨AI技术如何推动互联网行业的变革。
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从0构建大模型知识体系（4）：大模型的爸爸Transformer
在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）的浪潮中，Transformer架构无疑是近年来最重要的突破之一。它不仅彻底解决了传统循环神经网络（RNN）的健忘和训练速度慢的问题，还开启了大语言模型的新纪元。本文将从机器翻译这一经典任务出发，深入剖析Transformer架构的核心原理，包括编码器-解码器架构、注意力机制的奥秘，以及它如何通过纯注意力机制实现高效的序列处理。
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在人工智能领域，混合专家架构（MoE）与Transformer架构的融合正在成为推动大模型发展的新趋势。文章深入剖析了MoE架构的核心理念、优势以及与Transformer架构的融合方式，探讨了这种融合如何提升模型的计算效率、扩展性和适应性，供大家参考。
