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  1. RESEARCH · CL_79133 ·

    Chiaroscuro Attention 通过动态令牌路由优化 Transformer 计算

    研究人员开发了 CHIAR-Former,这是一种新颖的 4 层 Transformer 模型,通过动态路由令牌来优化计算使用。CHIAR-Former 不会统一应用自注意力,而是分析令牌的频谱熵,将每个令牌导向三个算子之一:DCT 频谱混合、RBF 核混合或全自注意力。这种方法在大型自然语言文本上显著提高了性能,在 WikiText-103 上实现了 45% 的困惑度改进,同时注意力 FLOPs 比标准 Transformer 减少…

  2. SIGNIFICANT · CL_14442 ·

    OpenAI推出GPT-5.5 Instant,同时NRGPT探索基于能量的GPT替代方案

    OpenAI已将ChatGPT更新至GPT-5.5 Instant,增强了其默认模型以获得更准确的响应和更好的个性化。此次升级旨在减少幻觉,并为用户提供更清晰、更量身定制的交互。此外,研究人员提出了NRGPT,一种基于能量的模型,将生成式预训练重新构建为能量景观的探索,可能为标准的GPT架构提供替代方案。