最新文章

Transformer架构演进：突破效率瓶颈——从BERT到Mamba的算法革命

Tim
0
36
tech
, , , , , , ,

在自然语言处理领域，Transformer架构的演进史堪称一部突破计算效率限制的技术革命史。2017年Transformer的横空出世，彻底改变了序列建模的游戏规则；2018年BERT的问世，则证明了预训练范式在语言理解任务中的巨大潜力。然而，当研究者们试图将这种架构推向更长序列、更大规模的应用场景

中国大模型生态突围战：从ChatGLM3到Qwen 2的技术破局之路

Tim
0
44
tech
, , , ,

在全球化AI竞赛格局中，国产大模型的进化轨迹正展现出独特的突围路径。从ChatGLL3到Qwen 2的技术迭代，不仅标志着参数规模的量级突破，更折射出中国AI产业在算力约束、数据治理、模型架构等维度构建完整技术栈的深层探索。本文将从技术实现路径、生态构建策略、工程化落地三个层面展开深度解析。 ...

揭秘谷歌PaLM-E：多模态具身智能如何突破机器人自主操作极限？

Tim
0
35
tech
, , , , ,

在机器人技术发展的关键转折点上，多模态具身智能系统正重新定义自主操作的边界。谷歌研究院推出的PaLM-E模型，通过融合语言、视觉与物理控制三大核心模块，构建了当前最接近通用智能体的机器人操作框架。本文将深入解析其技术实现路径，揭示其突破传统机器人控制范式的创新设计。 ...

重塑游戏AI决策逻辑：Perceiver架构如何突破多模态强化学习瓶颈

Tim
0
37
tech
, , , ,

在游戏AI领域，传统强化学习框架正面临三个核心挑战：多模态数据处理效率低下、复杂场景决策延迟过高、跨环境泛化能力不足。DeepMind实验室最新提出的Perceiver架构，通过其创新的注意力机制与模态无关特性，为这些难题提供了突破性解决方案。本文将从架构原理、工程实现到部署优化三个层面，深入剖析该

重塑游戏AI决策逻辑：Perceiver架构如何突破多模态强化学习瓶颈

Tim
0
47
tech

在游戏AI领域，传统强化学习框架正面临三个核心挑战：多模态数据处理效率低下、复杂场景决策延迟过高、跨环境泛化能力不足。DeepMind实验室最新提出的Perceiver架构，通过其创新的注意力机制与模态无关特性，为这些难题提供了突破性解决方案。本文将从架构原理、工程实现到部署优化三个层面，深入剖析该

重塑游戏AI决策逻辑：Perceiver架构如何突破多模态强化学习瓶颈

Tim
0
49
tech

在游戏AI领域，传统强化学习框架正面临三个核心挑战：多模态数据处理效率低下、复杂场景决策延迟过高、跨环境泛化能力不足。DeepMind实验室最新提出的Perceiver架构，通过其创新的注意力机制与模态无关特性，为这些难题提供了突破性解决方案。本文将从架构原理、工程实现到部署优化三个层面，深入剖析该