Transformer架构是'未来基石'还是'技术绊脚石'？全网观点大PK_科学技术

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3. 这是一个时代的终结，Transformer成绊脚石，新架构仅需2%算力

4. Transformer之父的分手信

5. Transformer 之父 “叛逃”

6. 大模型架构创新研究报告:下一场AI架构革命

7. 腾讯ConTech大会炸场，AI大佬齐质疑Transformer，AGI路在何方？

8. 2025 | Transformer时间序列预测翻车？注意力机制竟成摆设！

9. 注意力机制

10. Transformer 是未来的技术吗？

11. 苹果AI选Mamba

12. 200万token上下文能力，并且越用越聪明！Google Research两篇重磅论文重构AI长期记忆

13. Mamba-3震撼登场！Transformer最强挑战者再进化，已进入ICLR 2026盲审

14. 苹果AI选Mamba

15. 待审的Mamba3

16. Mamba一作预告新架构！长文论述Transformer≠最终解法

17. 近期为什么mamba那么火🔥

18. 《SSM-Transformer融合架构拆解》

19. 黄仁勋押注AI语音！华人大牛带队弃用，用新模型速度快过人类反应

20. Mamba (SSM)和RWKV (线性 Attention)和Jamba (混合架构)学习

21. 端侧大模型迎来“轻”革命！移远通信 × RWKV 打造“轻量AI大脑”

22. 元始智能罗璇

23. RWKV-8替代attention的新机制名为ROSA。另外RWKV-7 7B满血fp16在单5090解码10000+ token/s演示。

24. Kimi Linear

25. 刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力

26. 下一代大模型架构系列

27. 从Softmax到线性注意力

28. Kimi Linear

29. Agent注意力机制

30. Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍

31. 论文速读 Gated Attention for LLM [2025-05] [Qwen]

32. 从 Transformers 到“联想记忆”

33. 谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈！

34. 稀疏注意力会是下一代LLM范式吗

35. 从 Softmax 到结构化稀疏——不同 Attention 模式的原理、权衡与工程现实

36. AI的未来，也许不在于模型规模的无限扩大。 #大咖观察 #红衣聊AI #transformer神经网络架构 #人工智能

37. 女版巴菲特，木头姐最新预言华尔街女王木头姐：未来50倍财富藏在哪里 #AI #特斯拉 #木头姐

38. 谷歌创始人布林：当年发完Transformer论文，我们太不当回事了

39. 你对下一代Transformer架构的预测是什么？

40. 未来几年，AI会如何？——Tri Dao大神采访录，说得很实在

41. AI重塑芯片设计思路，高通第五代骁龙8至尊版架构分析

42. 奥特曼最新访谈：我为什么要如此激进地建算力中心，AI研究和商业化的最新进展#山姆奥特曼 #openai #Ai #世界模型 #Sora

43. 下一个Transformer可能又被Google做出来了

44. 华为最新报告：未来10年，AI智能体、算力、半导体、能源都有巨大的机会#智能世界2035 #AI智能体 #算力 #半导体 #华为

45. transformer架构的核心公式其实类似于数学期望，理解起来也不复杂，但为什么这个模型这么强呢？

46. 伊利亚重磅观点：情绪，是人类智能关键要素伊利亚回归第一句话：别再迷信算力了，人类之所以聪明，是因为有情绪 #Ilya #伊利亚 #OpenAI #AI趋势 #人工智能

47. 2025 骁龙峰会观后感：更务实的高通，更清晰的未来！

48. 国产AI首次「长出」原生记忆，非Transformer架构成新王！机器狗当场引爆WAIC

49. 诺奖得主们的AI用法跟咱们有什么不一样？｜AIAS 2025峰会｜沙漠取水、基因编辑、设计蛋白质

50. 语音智能体商业落地的教训、经验与实践｜李沐硅谷101年度线下大会演讲（全英）

51. 未来，高考可能消失？ #高考 #财经 #经济学视角看世界 #掘金计划2025 #我们的精选

52. 首发最新核心 IP，采用行业先进架构设计，天玑 9500 的 CPU、GPU、NPU 都有着两位数的性能提升，自然会给游戏体验、日常使用以及端侧 AI 带来明显帮助。在首批搭载机型登场前，我们一起来抢先测试这颗联发科新一代旗舰处理器！馮偉文的微博视频抽奖详情

53. 当今改进cnn，transformer还有出路吗？

54. 地平线的BPU经历了伯努利、贝叶斯、纳什的三代演进。以目标感知、场景理解、交互博弈作为自动驾驶算法演进的路标，地平线每一代BPU都精准地满足了各个自动驾驶技术发展节点上的关键需求。伯努利架构旨在解决精准识别道路上的车辆、行人、交通标志这些任务，它的主要使命是通过浮点到定点的能效优化，高效准确地完成图像识别和目标检测，为后续决策提供可靠的输入。伯努利架构的代表作是征程3，首发于长安。贝叶斯架构再接再厉，从目标感知进化到场景理解，致力于打通从感知到预测的闭环，通过场景理解为车辆后续的决策规划提供更连续、更深入的环境信息。由于对车周环境的理解更精细，贝叶斯通过脉动张量计算和提升计算单元的利用效率降低内存访问的频次和功耗，并通过优先处理高优先级任务，显著降低关键任务的延迟，从而支持更高的分辨率和更先进的算法模型，达到感知与预测的闭环。贝叶斯架构的代表作是征程5，首发于理想汽车。到了需要更强交互和博弈能力的L2+++和L3阶段，专为处理大参数Transformer模型和大规模交互式博弈而设计的纳什架构应运而生。纳什架构通过多脉动立方加速引擎实现引擎间的数据灵活流动，实现高效的能效和低带宽占用，通过灵活支持Transformer中的细小算子，更好地理解并预测其他交通参与者的意图，从而做出更拟人化更安全的决策，为端到端自动驾驶大模型提供硬件基础。纳什架构的代表作正是HSD的核心计算平台-征程6P，首发于奇瑞。#大v聊车#

55. 在 AI Agent 的开发中，交互设计（壳）和底层模型能力哪个更重要？未来哪一方会成为竞争核心？

56. 失衡的乌托邦：Meta的开源AI路线是如何遭遇滑铁卢的【硅谷101】

57. 华为AI战略的溃败，始于对transformer架构的大模型的不屑，在传统模型领域获得的丰厚利润，让华为判断大模型进入实际商用的时间还要晚两到三年，甚至怀疑大模型永远也不会成功。华为做盘古，本来的目的是为了验证昇腾，给客户找点事做，否则买了铲子回去闲着不用也不好说。而所谓“行业大模型”一直就是一个伪概念，都是在用传统模型交付，基于盘古的行业大模型，从未真正为客户创造价值。DeepSeek的横空出世，全面开源，让盘古的故事一下子崩了，很多客户都问，为什么免费的大模型比我几千万找你买的盘古还好用？“盘古之殇”这个小插曲，算是把盘古彻底锤死了，行刑的过程。盘古崩了还不要紧，现在客户对昇腾也产生了很大的怀疑，算力是华为不能输的仗，输了算力就输了未来。再说一遍，华为的AI战略极度危险，持续几年的错误路线，不知道还有没有机会纠正，现在还在唱赞歌的，都是坏人，非常非常坏的人。

58. 大模型是迷失方向？强化学习之父 Rich Sutton 提出最新 OaK 架构，通往超级智能的新宏图

59. 小鹏科技日，何小鹏用物理AI狠狠打脸！以“涌现”为主题，这场技术爆发让AI真正扎根物理世界。全栈自研的底气在此刻尽显：物理AI让车辆能预判、会决策、懂互动，4大应用从实际场景出发，解决了无数用户的出行痛点。从数字AI到物理AI，小鹏用技术突破证明，智能车的终极形态，是能和现实世界“对话”的移动智能体。这波进展，直接改写智能汽车竞争规则！#何小鹏首次披露物理AI巨大进展##小鹏科技日#

60. #汽车生活# 2025年夏末的智驾圈，骤然进入 “集体发力期”—— 理想借 i8 上市推送 “VLA 司机大模型”，Momenta 携手智己完成 R6 飞轮大模型上车，元戎启行、小鹏扎堆发布 VLA 技术，华为也预告 9 月推送 ADS 4。这场整齐划一的动作，并非偶然，而是智驾技术从 “机械执行” 迈向 “类人思考” 的实战枪响，新一轮行业 PK 已然拉开序幕。 #新能源汽车##新能源大牛说# 锐车小叔的微博视频

61. 深聊GPT-5发布：过度营销的反噬与AI技术突破的困局【硅谷101】

62. 【IGN】索尼×AMD「游戏的未来」介绍视频

63. #DeepSeek新模型会改变未来吗# DeepSeek的新模型DeepSeek-OCR在技术上确实实现了很大的创新和突破，但是这个并改变不了是一个特定行业内使用的大模型而非一个通用型的大模型，这样的产品的特点也决定了这个模型能够在领域内发挥改变未来的作用但是在通用性上还是有局限性的。DeepSeek-OCR还是在专注于文档处理场景，特别是解决长文本处理时的效率和成本问题；通用大模型是处理多种类型的自然语言任务，如文本生成、问答、翻译等，具有更广泛的应用领域和通用性。DeepSeek-OCR：采用独特的 DeepEncoder 视觉编码器和 DeepSeek-3B-MoE 混合专家架构；通用大模型通常基于 Transformer 架构，以文本 token 为输入，通过自注意力机制等处理文本信息。DeepSeek-OCR适用于金融合规自动化、科研文献数字化、历史档案抢救等需要处理大量文档的场景，通用大模型适用于各种自然语言处理场景，如内容创作、智能客服、知识问答等，应用场景更为广泛。DeepSeek新模型在局部能够发挥出改变行业的规则作用，但是对于大模型这个领域来说产生的推动作用有限。#AI创造营##AI生活指南#

64. 在 Transformer 架构中，参数如同模型的脑细胞，直接决定知识容量与复杂模式识别能力。Grok 5 的 6 万亿参数并非盲目堆砌，而是基于 Grok-4 的技术沉淀：其 Heavy 版本已在跨学科测试中超越谷歌 Gemini 2.5 Pro，支持多 AI 代理并行协作，代码生成与调试能力深度集成开发场景。这意味着 Grok 5 将在推理精度、多模态融合上实现质的飞跃。对 OpenAI 的 GPT-5 和谷歌 AI 而言，冲击已然显现。性能碾压风险，马斯克直言 Grok 5 将在所有指标上甩开竞品，6 万亿参数带来的知识储备与推理效率可能形成代差。Grok 的多代理协作、实时数据接入模式，将迫使竞品加速架构创新。严苛测试流程可能成为行业标杆，让快速迭代与安全可控的平衡更受关注。#AI创造营##AI生活指南##微博超有用视频大赛##科学科普# 种斌Marco的微博视频

65. #小鹏将推出3款全球化Robotaxi# 用视觉主导的轻量化感知方案替代激光雷达主导的重感知方案，不仅重构了智能驾驶系统的数据训练逻辑，更为车路协同的推进奠定了良好基础。传统激光雷达主导的方案，需要多设备高频协同工作，这无疑增加了系统的算力负担，且对探测设备的依赖性极高。一旦探测设备出现故障，系统就可能做出错误判断。而小鹏采用的视觉主导方案，大幅简化了整个系统的数据流程。其数据采集规模较此前提升数倍，同时通过 BEV+Transformer 架构优化算力分配，让算力利用效率得到显著提升。视觉系统在真实场景中采集的数据，能精准覆盖光照变化、物体遮挡等现实环境细节，可更好适配复杂路况。这使得系统无需额外开发适配模块，就能快速在多场景落地应用，比如城市拥堵路段、郊区多岔路口等不同路况。智能驾驶的最终目标是实现车路协同，减少人为干预，大幅提升道路通行效率。小鹏的这一系列技术布局，精准迎合行业发展趋势，在智能驾驶领域展现出差异化竞争力。

66. #一分钟视频创作季# 英伟达牵手诺基亚：推动AI+6G发展抢占技术高地英伟达投资 10 亿美元认购诺基亚股份意在切入电信领域，通过与诺基亚合作，将人工智能深度融入下一代无线网络。英伟达推出了专为无线接入网设计的全新加速计算平台 ——Arc Aerial RAN Computer，用以支持 6G，构建新的产品业务，开辟全新的产品线与市场空间。英伟达希望通过与诺基亚合作，依托加速计算与人工智能技术，共同推动 5G 向 6G 过渡，重构全球无线网络架构。双方将合作开发 AI 网络解决方案，探索将诺基亚的数据中心交换与光学技术整合到英伟达未来 AI 基础设施架构中，共同定义未来网络标准，在AI+6G领域抢占技术高地。当前云计算依赖于集中式数据中心，而基站是天然的边缘计算节点。英伟达想在无线网络上建立一个云计算系统，让 AI 算力直接到达数据中心无法覆盖的边缘场景，借助诺基亚在全球的基站布局，拓展边缘计算市场。随着 AI 数据流量的爆炸性增长，AI-RAN 市场正在快速增长，预计到 2030 年累计市场规模将超过 2000 亿美元。英伟达与诺基亚合作，诺基亚将调整其 5G 和 6G 软件栈，使其能在英伟达的 AI 加速芯片上运行，这将有助于英伟达扩大其芯片在电信领域的市场份额。据麦肯锡预测，到 2030 年，全球数据中心基础设施的资本支出预计将超过 1.7 万亿美元，其中大部分增长由 AI 扩张驱动。英伟达通过与诺基亚的合作，意在确保其在 AI 基础设施中的主导地位从芯片延伸至网络层面。#AI创造营##有点东西##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

67. #一分钟视频创作季# 智能体进入到需求侧与供给侧形成双重驱动。2026 年全球 AI 智能体市场规模将达 115.5 亿美元，较 2025 年实现 45.8% 的高速增长。中国市场增速更为迅猛，行业测算显示 2025 年国内企业级智能体市场约 109 亿元，未来三年复合增速超 211%，2026 年有望突破 300 亿元大关。消费电子与企业服务是核心增长点， 2026 年将有超 30% 的企业软件内置智能体能力，2026 年部署生成式 AI 智能体的企业比例将从 2025 年的 25% 翻倍至 50%，62% 的投资方预期实现 100% 以上回报。消费电子、网络安全、供应链管理成为投资热点，端侧与云端协同的混合架构将吸引更多资本布局。#AI创造营##财经朋友圈# 种斌Marco的微博视频

68. 红杉：AI至少是每年10万亿的机会+AI的5大趋势+内部资料分享#AI #红杉 #科技 #AI趋势

69. #马斯克称5年后不再有手机和App#马斯克关于五年后无传统手机与App的预测，勾勒出AI深度渗透的未来图景。其核心逻辑在于设备形态的进化——手机蜕变为“AI边缘节点”，通过云端与本地AI实时互动生成内容，剥离操作系统与App的传统架构，这与生成式AI当下的发展趋势形成呼应。这一预言并非空中楼阁：Neuralink的脑机接口进展、AI内容生成技术的突破，为交互变革提供了技术支撑。但现实挑战同样显著：脑机接口的安全性、大脑数据隐私风险亟待解决，现有手机生态的转型阻力亦不容小觑。市场数据显示，未来五年智能手机仍将保持增长态势。或许马斯克的预言更像是对终极形态的展望，短期内，AI与现有设备的融合演进，才是更切实的路径。#秒懂热点就用智搜# 分析：【#马斯克称5年后不再有手机和App#】#马斯克谈未来的智能手机# 日前，美国知名播客主持人乔·罗根

70. 早上听了地平线首席架构师苏箐分享AD开发确实是一条难而正确的路不同的技术方案选择，投入，新架构迭代，周而复始，对体力和智力都是考验，但也是有了HSD在内的国产智驾不断成熟，从L2到L4的路越来越清晰，未来两三年会有巨大的体验提升和落地，技术进步比想象的还要快#2025地平线技术生态大会##人人都是中国智驾合伙人#

71. #极氪实现混动技术重大突破# 极氪9X凭实力引领超混新高度！看参数，全栈900V混动高压架构、380km纯电续航、1030kW三电机功率，9分钟闪充，关键参数傲视同级。作为全球首个纯电架构豪华电混专属架构，它亮点满满。高端通勤，一周免充电；长途出行，9分钟闪充告别焦虑；复杂路况，五激光雷达智驾与 48V 主动稳定杆护航。2.0T超级电混发动机实现 “三零馈电”，动力、噪音、油耗全优，全方位混动痛点，极氪超混，未来出行新选择！怎么说，杭州湾库里南，不只是说说而已吧？

72. FlagOS的Triton算子实现RWKV最新模型端到端推理性能提升135%

73. “逃离”谷歌？Transformer之父的反内卷，我已“彻底厌倦”了自己的发明，AI该跳出成功陷阱了

74. 最全最新的高效注意力综述：Efficient Attention Methods: Hardware-efficient, Sparse, Compact, and Linear Attention

75. 中科院推出类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”

76. 唯快不破：上海AILab82页综述带你感受LLM高效架构的魅力

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78. 唯快不破：解读上海AI Lab 82页LLM高效架构综述

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84. DeepSeek稀疏注意力（DSA）机制解析

85. Qwen3-Next的背后？阿里NeurIPSOral论文-大语言模型的门控注意力：非线性、稀疏性与无注意力陷阱

86. Gated Attention：让 LLM 突破长文本瓶颈，性能提升 2%+ 无 Attention Sink

87. RK-∞降维打击Mamba？线性注意力真的有“免费午餐”！

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95. Moonshot AI发布Kimi Linear！线性注意力提速6倍，KDA内核同步开源！

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97. DeepSeek苦练1T，清华只用5B？InfLLM-V2把稀疏注意力玩明白了

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100. 腾讯优图实验室注意力机制新突破！超过DeepSeek NSA

101. DeepSeek V3.2-Exp深度解析稀疏注意力革命，开启长文本AI普惠新篇章

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103. ICLR 2024 | 具有无偏浓度的线性对数正态注意力

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105. Focused Linear Attention:让线性注意力更加聚焦

106. PaperReading-121 DCA 双块注意力大模型中长文本外推位置编码的常用方法

107. Mamba模块“杀疯了”！即插即用，性能暴涨太轻松

108. ICLR 2024 | 带有估计注意力掩码的稀疏线性注意力

109. 速读顶会论文：LLM推理优化：从注意力机制到解耦架构

110. 大模型技术精要：从架构到训练，一篇全掌握（建议收藏）

111. Meetup 回顾①｜稀疏注意力与InfLLM-V2全解

112. 训练吞吐量提升6倍！微软提出LLM动态稀疏注意力分布式训练方法MTraining

113. Meta新研究：Transformer+Mamba混合架构最优设计，长上下文效率翻倍

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117. 为什么视频生成稀疏注意力做不好？中科院自动化所最新提出稀疏注意力纠偏新范式

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121. 线性复杂度 + SOTA精度！ST-Camba这波真的卷到天花板！

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127. CVPR'25 | 视觉Mamba再升级！EfficientViM：线性计算+多模态融合，ImageNet 1K精度达79.7%

128. 前沿进展｜西安电子科技大学郝跃院士/项水英/田野团队：突破算力瓶颈！光子Transformer芯片实现“干涉即注意力”

129. 如何利用上下文操控大模型注意力

130. Every Attention Matters: An Efficient Hybrid Architecture for Long-Context Reasoning 面向长上下文推理的高效混合架构

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