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为解决大模型（LLMs）在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题，本文作者提出了一种新型架构：Infini-Transformer，它可以在有限内存条件下，让基于Transformer的大语言模型（LLMs）高效处理无限长的输入序列。实验结果表明：Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型，内存最高可节约114倍。
它通过将压缩记忆（compressive memory）整合到线性注意力机制中，用来处理无限长上下文
不走Transformer寻常路，魔改RNN的国产新架构RWKV，有了新进展： 提出了两种新的RWKV架构，即Eagle (RWKV-5) 和Finch（RWKV-6)。
谷歌又放大招了，发布下一代 Transformer 模型 Infini-Transformer。
【新智元导读】大模型落地并不缺场景，却往往因算力不够遇难题。这家国产平台从今日起，免费送百万token。开发者们不仅可以对20多种开源模型精调，还能用上极具性价比的多元算力。
百亿token补贴，4月起免费！这次的羊毛来自清华系AI公司无问芯穹，企业与个人皆可薅～这家公司成立于2023年5月，目标是打造大模型软硬件一体化最佳算力解决方案。
PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器，可用于搭建多模态RAG应用。模型基于发表于 NeurIPS 2023 的 Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retriever (FLMR) 并进行了模型改进和 M2KR 上的大规模预训练。
最近一段时间，AI 与大模型技术突飞猛进。春节刚过，前沿方向上就迎来了新一轮突破。
去年 12 月，新架构 Mamba 引爆了 AI 圈，向屹立不倒的 Transformer 发起了挑战。如今，谷歌 DeepMind「Hawk 」和「Griffin 」的推出为 AI 圈提供了新的选择。
而早在一年前，ChatGPT横空出世，由此我对AI+教育格外感兴趣，我认为ChatGPT的出现会重塑整个教育行业。