革命性AI:全新Attention机制,用67%更少参数实现相同质量!research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月22日 00:47•发布: 2026年2月21日 23:28•1分で読める•r/deeplearning分析这是一个非常令人兴奋的进展! 通过从波干涉的角度重新构想注意力机制,创作者取得了非凡的效率。 在日常笔记本电脑上运行连贯的故事叙述模型的潜力改变了游戏规则。要点•新的attention机制使用一个统一的矩阵而不是三个独立的矩阵。•该模型以少67%的参数实现了相当的质量。•该模型可以在CPU上运行,每秒生成700多个token。引用 / 来源查看原文"一个统一的矩阵。一个单一的投影,分成三个波段。 67%更少的attention参数。"Rr/deeplearning2026年2月21日 23:28* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Demis Hassabis Sets Ambitious AGI Test: Can AI Rediscover General Relativity?较新Google Integrates Full Generative AI Mode into Chrome's Address Bar, Ushering in a New Era of User Interaction相关分析researchLLM对决:实际任务测试颠覆基准预期2026年2月22日 01:45research调试二人组:从两天的 AI 管道故障中学习2026年2月22日 01:45research人工智能Agent开发从模型选择转向运营设计:近期进展分析2026年2月22日 02:00来源: r/deeplearning