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浙大牵头发布了一项黑科技，给低空经济装上“电磁大脑”，可让无人机“黑飞”无处遁形
潮新闻客户端 通讯员 吴嘉俊 李明锴 记者 张云山你有没有想过，未来城市上空，密密麻麻的无人机像快递小哥一样穿梭，它们怎么做到互不干扰、安全飞行？
从Transformer到MoE：大模型架构的范式转移
从Transformer到MoE再到Mamba，这场由成本与效率驱动的变革正在重塑AI行业的底层逻辑。h' = Ah + Bx，y = Ch + Dx。
字节一面：聊聊 Transformer，我从一个餐厅点菜的故事讲起
你推开字节跳动 E 区的会议室门，面试官已经坐好了。30 岁出头，工牌反扣，面前一杯黑咖啡喝了一半。没寒暄，没自我介绍，直接翻开你的简历指了一行：「写了熟悉 Transformer 架构。那聊聊吧。」你深吸一口气。知道接下来 45 分钟不会轻松。Q1.
从“撞大运”到“控概率”：Transformer 告诉我的 AI 协作真相
很多 AI 产品经理都经历过这样的阶段:沉迷于搜集各种“Prompt 秘籍”，却在模型偶尔的“人工智障”面前束手无策。
常用网络层：Linear、Conv、RNN、Embedding、Transformer
1. 网络层的本质：把一种 Tensor 变成另一种 TensorPyTorch 的网络层，都是 nn.Module。它们有参数，有 forward，有状态，也能被递归注册到模型里。但从计算角度看，层只有一句话：输入 Tensor，输出新的 Tensor。
清华+阿里发布ViT³：解锁视觉TTT，突破Transformer复杂度瓶颈
基于这些发现，本文构建了纯 TTT 架构 Vision Test-Time Training 模型，它在各类视觉任务中表超越了现有线性复杂度模型，同时保持并行计算和高推理速度，为未来视觉 TTT 的研究提供了一个有力的基线。
清华唐杰团队揭示大模型记忆全景
基于此方向，清华大学唐杰教授团队、新加坡国立大学以及Bosch AI联合发布了一篇针对大模型记忆架构前沿的详尽综述。