在人工智能領域，混合專家架構（MoE）與Transformer架構的融合正在成為推動大模型發(fā)展的新趨勢。文章深入剖析了MoE架構的核心理念、優(yōu)勢以及與Transformer架構的融合方式，探討了這種融合如何提升模型的計算效率、擴展性和適應性，供大家參考。

昨天，Meta最新發(fā)布的Transfusion，能夠訓練生成文本和圖像的統(tǒng)一模型了！完美融合Transformer和擴散領域之后，語言模型和圖像大一統(tǒng)，又近了一步。也就是說，真正的多模態(tài)AI模型，可能很快就要來了！

超越Transformer和Mamba的新架構，剛剛誕生了。斯坦福UCSD等機構研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力機制，語言模型方法從此或?qū)氐赘淖儭?

DeepMind最近發(fā)表的一篇論文提出用混合架構的方法解決Transformer模型的推理缺陷。將Transformer的NLU技能與基于GNN的神經(jīng)算法推理器（NAR）的強大算法推理能力相結合，可以實現(xiàn)更加泛化、穩(wěn)健、準確的LLM推理。

大道至簡，本文用通俗易懂的語言解釋了Transformer的核心原理，對于我們這種沒有基礎的普通人，也是能快速理解的，也能對當前的大模型有更深入的認識。

最近一段時間，有關長文本能力的探討被擺到了臺面上，而就在人們比拼上下文窗口時，谷歌發(fā)布了一篇論文，談到團隊發(fā)明了一種新的注意力技術，這項技術可以讓transformer大模型在有限的計算資源條件下處理無限長度的輸入。

前段時間，馬斯克開源了大模型Grok-1的源代碼。開源本來是件好事，不過很多人發(fā)現(xiàn)Grok-1采用的是Mixture-of-Expert，而不是大家熟悉的Transformer架構。這是為什么呢？本文嘗試解答一下此類問題。

Transformer模型基于自注意力機制，摒棄了傳統(tǒng)的RNN和CNN結構，在自然語言處理任務中取得了顯著的成果，一定程度上是GPT的重要基石。這篇文章里，作者就對Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡做了解讀，一起來看一下。

時間跨入2024，在這一年，AI行業(yè)可能會迎來怎樣的發(fā)展趨勢？這篇文章里，作者結合機構們發(fā)布的報告與預測做了整理，一起來看看，或許可以幫你獲得更多AI前瞻視野。

有關“套殼”的爭論一直沒有停止，那么，當我們在談論套殼的時候，到底在談論什么？怎么厘清大模型套殼的邏輯？這篇文章里，作者結合訪談與論文，嘗試闡述哪些步驟、哪些環(huán)節(jié)存在套殼的空間。

Transformer的高內(nèi)存消耗和高推理成本的局限性開始顯現(xiàn)出來，替代者躍躍欲試。本篇文章詳細利用各種數(shù)據(jù)介紹了Transformer的替代者以及各種理論知識，推薦想了解人工智能的同學閱讀。