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TimesFM 深度解析:Google Research 的时序预测基础模型,如何让预测速度提升 5 倍
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TimesFM 深度解析:Google Research 的时序预测基础模型,如何让预测速度提升 5 倍
2026-05-14 00:45:45
TimesFM是Google Research开源的时序预测基础模型,支持Zero-Shot推理,预测速度比LSTM快15倍。本文深度解析其Decoder-Only Transformer架构、Next Patch Prediction预训练目标、代码实战及性能优化技巧。
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GuppyLM:5分钟从零训练一个LLM,870万参数小鱼模型的完整教学
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GuppyLM:5分钟从零训练一个LLM,870万参数小鱼模型的完整教学
2026-05-01 04:35:06
GuppyLM是开源教育项目,870万参数小鱼角色扮演模型,5分钟Colab训练,覆盖数据生成到ONNX部署全流程,适合LLM初学者。
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Gemma 4 MoE 架构技术深度解析:Dense MLP + Routed MoE 双路径设计如何重塑开源大模型
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2026-04-21 14:22:20
深度解析 Google Gemma 4 的 Dual-Path 混合架构设计:Dense MLP 保障通用基座能力,Routed MoE 释放专业化推理效率。一文吃透技术原理、部署实战与选型对比。
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Gemma 4 架构解密:MoE 路由 × GQA 注意力 × Thinking Mode——31B 如何击败 20 倍参数对手
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Gemma 4 架构解密:MoE 路由 × GQA 注意力 × Thinking Mode——31B 如何击败 20 倍参数对手
2026-04-19 17:47:49
深入解析 Google Gemma 4 的核心技术架构:MoE 稀疏专家路由、GQA 分组查询注意力、PLE 逐层嵌入、Thinking Mode 推理机制,详解 31B 模型如何以小博大击败 20 倍参数对手,附全场景部署实战代码。
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MIT黑科技:TriAttention如何用三角函数让大模型「记住」超长上下文
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2026-04-18 12:45:10
深度解析MIT/NVIDIA/浙大联合发布的TriAttention技术,用三角函数预测注意力分布,实现KV Cache智能压缩,让超长上下文推理成为可能
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TriAttention深度解析:MIT韩松团队如何用三角函数让单卡4090跑出百万Token上下文
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TriAttention深度解析:MIT韩松团队如何用三角函数让单卡4090跑出百万Token上下文
2026-04-17 10:15:58
2026年4月,MIT、英伟达、浙江大学联合发布TriAttention,用三角函数建模注意力距离偏好,实现KV缓存10.7倍压缩,让单卡4090跑出百万Token上下文。
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FlashPrefill 深度解析:当瞬时注意力遇上 GPU 原语——从 O(N²) 困境到 27 倍速的工程革命
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2026-04-15 17:20:25
深度解析中科院与腾讯微信联合研发的 FlashPrefill 如何通过即时注意力模式发现和动态阈值筛选,将 25.6 万字符长文本处理速度提升 27.78 倍,同时保持近乎完美的精度。
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TimesFM 2.5 深度解析:当时间序列预测终于学会零样本
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2026-04-08 16:35:10
Google TimesFM 2.5 时间序列预测基础模型深度解析:200M参数零样本预测,16k上下文,Decoder-only Transformer架构,Patch分词,Monash基准测试击败监督模型
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