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如何突破Decoder性能瓶颈？揭秘FasterTransformer的原理与应用
Encoder模块在TeslaV100的结果超参数设置：12 layers，32 sequence length，12 heads，64 size per head，under FP 16结果如上图，batch size从100逐步增加到500的过程中，FasterTransfo
石河子大学周杰等：基于KPLNet网络的端到端农机导航线检测方法
《农业工程学报》2026年第42卷第14期刊载了石河子大学等单位马鹏伟、李江鹏、郜士博、张瑶、先瑜婷、张川、刘晶慧、周杰的论文——“基于KPLNet网络的端到端农机导航线检测方法”。
小模型层数好玄学：12/32/64层效果好，16/24/48/层效果糟
一水 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI小模型身上的“秘密”这下算是被扒光了！知名开源项目OpenEvolve作者，刚刚用一篇长文揭示了70M小模型的几个重要发现：其一，架构的重要性远低于大家的想象。相比之下，模型“形状”（深度-宽度比）更重要。
左边理解 右边生成，Transformer是怎么一步步缩成今天这个模样的
学完一遍 Attention 之后，我以为自己把 Transformer 摸透了。
如何高效、精准地进行图片搜索？看看轻量化视觉预训练模型
如图1所示，短短几年时间，视觉预训练模型的容量扩大了300多倍，从4，450万参数的 ResNet-101 模型，进化到了拥有150亿参数的 V-MoE 模型，这些大型视觉预训练模型在图像理解和视觉内容生成等任务上都取得了长足进步。
学 AI 第十六天，我才明白 RLHF 到底在对齐什么
学 AI 第十六天，我终于开始理解 RLHF 到底在对齐什么。上一篇讲指令微调时，我以为模型从“会续写”变成“会听指令”，已经很接近 ChatGPT 这种助手形态了。但继续往下学，发现还差一步。指令微调解决的是：用户发出任务时，模型应该像助手一样回答。