华为利用盘古-π解决Transformer架构的特征缺陷问题，并且在性能上超越了LLaMA
华为盘古系列是一个带来全新架构层面的产品系列。量子位获悉，华为诺亚方舟实验室等联合推出新型大语言模型架构：盘古-π。通过在传统Transformer架构上增强非线性性能，该方法做出了改进，从而有效地减轻了特征塌陷问题。带来的直接结果是模型的输出表达能力更加强大。在使用相同数据训练的情况下，盘古-π（7B）在多任务上超越LLaMA2等同规模大模型，并能实现10%的推理加速。在1B规模上可达SOTA。基于这一架构，我们还开发了一个金融法律大模型，名为"云山"。该任务由领袖级AI专家陶大程带领。具体如何实现？一
华为盘古系列是一个带来全新架构层面的产品系列。
量子位获悉，华为诺亚方舟实验室等联合推出新型大语言模型架构：盘古-π。
通过在传统Transformer架构上增强非线性性能，该方法做出了改进，从而有效地减轻了特征塌陷问题。
带来的直接结果是模型的输出表达能力更加强大。
在使用相同数据训练的情况下，盘古-π（7B）在多任务上超越LLaMA 2等同规模大模型，并能实现10%的推理加速。
在1B规模上可达SOTA。
基于这一架构，我们还开发了一个金融法律大模型，名为"云山"。
该任务由领袖级AI专家陶大程带领。
具体如何实现？一起来看。
利用非线性解决特征塌陷
目前常见大模型基本都采用Transformer架构，比如GPT、LLaMA等。
它的核心构成包括多头自注意力机制（MSA）和前馈网络（FFN）。
MSA的主要功能是计算输入序列中每个token和其他所有token之间的相关性，通过学习输入序列中的依赖关系，可以增强对语言的理解能力。FFN主要对输入进行非线性转换，增强模型表达能力，使其可以逼近更复杂的函数。
不过，华为诺亚方舟实验室发现，特征崩溃（feature collapse）会影响Transformer架构的表现，降低其表达能力，使模型难以区分不同输入。
以LLaMA为例，在更深层的神经网络上，特征等级显著降低，导致了所有token之间的相似性更强。
从机制上来看，自注意力模块可以看做在完全图上进行信息聚合，连续堆叠多层注意力就像连续多层图卷积一样，会产生过度特征平滑效应。
另一方面，多层感知器（MLP）中的激活函数提供的非线性还不够，抑制特征崩溃的作用有限。
由此，团队想要提高模型的非线性表达能力，避免特征崩溃，进而提出了本次工作盘古-π。
如下是盘古-π的结构示意：
在FFN中加入串联激活函数，在MSA中集成一种增强快捷连接（Aug-S)，可以更有效地在Transformer架构中引入更多非线性。
使用了增强快捷连接（Aug-S）的MSA，能将每个token的特征转换为不同表示形式。
基于这一新架构，通过大规模训练和微调，研究团队开发了一个盘古-π基础模型。
实验结果显示，该模型在多任务中表现超越其他同规模模型（分别测试了7B和1B规模）。
而且盘古-π-7B可以达到约10%的推理加速。
同时团队还以此为基础开发了一个金融法律领域大模型“云山”，它同样在多个benchmark中成绩超越其他模型。
通讯作者为陶大程
值得关注的是，本项研究的团队阵容也非常亮眼。
通讯作者为陶大程。
他是欧洲科学院外籍院士、澳大利亚科学院院士。本科就读于中科大，说是毕业于港中文MMLab、师从汤晓鸥。
2007年从博士毕业后，先后在中国香港理工大学、新加坡南洋理工大学，澳大利亚悉尼科技大学、悉尼大学任教。目前是清华大学智能产业研究院AIR团队卓越访问教授。
与此同时，他还先后加盟过优必选、京东，曾是京东最高级别AI科学家、担任京东探索研究院院长。
一作为王云鹤。
他是2012实验室诺亚方舟实验室高级研究员，现任算法应用部部长。
王云鹤在华为负责高效AI算法的创新研发以及在华为业务中的应用。他和团队开发了高效AI算法，其衍生应用在中国天眼FAST观测工作中，协助中科院国家天文台专家找到了数百个新的快速射电暴样本。
论文地址：http://arxiv.org/abs/2312.17276
近日，有汽车领域博主爆料，特斯拉的FSD（完全自动驾驶）辅助系统将迎来一次重要升级，或将实现更真实的环境场景还原。在最新曝光的软件代码中，发现了大量新增的渲染模型，涵盖多种车辆与行人类型。这些新增模型包括救护车、消防车、垃圾清运车、校车、半挂式卡车、高尔夫球车、骑电动滑板车的行人、使用轮椅的行人、玩滑板的行人、推婴儿车的行人，以及道路清扫车、三轮车、拖车、火车和有轨电车等。这一系列高精度建模意味着FSD系统将能更准确识别并响应复杂交通参与者的行为。据CNMO掌握的消息，日本方面已为特斯拉FSD系统的落地扫
在千兆宽带、5G通信与云服务深度普及的2026年，大众普遍以为超大文件传输已步入“秒级时代”，但现实远未达到这般畅快。当面对数TB乃至数十TB级别的庞大数据集时，当下最可靠、最迅捷且兼顾安全性的传输方案，依然是“物理位移”——依靠人工携带存储介质完成跨地域交付。一位来自河南信阳的用户讲述了真实经历：他曾需将4TB资料从信阳送往郑州，首次尝试纯网络传输，系统预估总耗时近72小时；最终改用专人驱车运送，单程仅需约2.5小时，当天即完成取件与送达，整体效率显著超越线上方式。该实例迅速引发热议，多位资深IT博主随
AI视频生成正迎来属于“通义”的高光时刻！就在昨晚，阿里巴巴悄然推出了一款由音频驱动的14B视频大模型——Wan2.2-S2V。只需上传一张静态图片和一段音频，就能生成出面部表情生动、口型精准匹配、肢体动作流畅自然的电影级数字人视频，效果惊艳。实际效果展示如下：△来自@AIMIRAI46487更令人振奋的是，这款新模型一经发布便全面开源，现在所有人都可以免费在通义万相官网体验使用。据官方介绍，Wan2.2-S2V的核心优势包括：支持最长分钟级的单次视频生成，画面稳定且具有一致性；具备影院级别的音
5月30日，华为推出了全新的AI模型——盘古UltraMoE，该模型的参数量达到了7180亿。作为一款接近万亿参数的MoE(MixtureofExperts)模型，它在整个训练过程中完全基于华为的昇腾AI平台完成，标志着华为在超大规模模型训练方面取得了重要进展。盘古UltraMoE的成功训练离不开盘古团队研发的一系列创新技术。例如，Depth-ScaledSandwich-Norm(DSSN)稳定架构的引入，显著改善了超大规模模型训练期间出现的梯度异常及
大语言模型面对加密数据，即便最新的Qwen3也会感到压力！尽管当下各类推理模型在多种基准测试中表现优异，但在密码学这样对逻辑严谨性和细节准确性要求极高的专业领域，模型的推理能力还有待深入挖掘。密码学不仅要求模型具备高级数学运算能力和严密的逻辑推理链，还需要其能够精准辨识复杂加密模式中的潜在规律；成功解密要求模型拥有极强的综合推理能力。上海AILab等联合推出的CipherBank测评，使用大量真实隐私场景数据和多种密码算法，严苛挑战当前最先进的大模型。CipherBank的测评结果显示，目前的大语言模型
强化学习（RL）结合真实搜索引擎可以显著提升大模型的检索和推理能力。然而，这一方法面临两大挑战：搜索引擎返回的文档质量不稳定，导致训练过程中的噪音和不稳定性；RL训练需要频繁部署，产生大量API开销，限制了可扩展性。针对这些问题，阿里通义实验室推出了开源解决方案ZeroSearch，这是一个无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。实验表明，ZeroSearch只需使用3B参数的LLM作为检索模块，就能有效提升搜索能力，并大幅节省API成本。ZeroSearch让LLM实现自给自足
无论是专业摄影师还是摄影爱好者，相机内存储卡的可靠性都至关重要，尤其是在恶劣的拍摄环境中，数据存储的安全性更是不可忽视。尽管市场上有多种支持三防功能的移动存储设备用于数据备份，但最常用的SD存储卡由于采用塑料外壳，长期使用后容易出现破损，导致数据损坏，甚至可能损坏相机的存储卡槽，带来的损失不可估量。国际存储品牌雷克沙推出了全新的Armor系列SD存储卡，不仅读写速度快，还采用了不锈钢材质的外壳，具有优异的防水、防尘和防跌落性能，为相机的原始拍摄数据提供了可靠的保护。雷克沙ArmorSD存储卡分为GOLD
1.1计算机发展历程[计组]1.0_你好，我是计算机组成原理我们生活在一个信息化程度极高的世界中，我们每天的生活都离不开电脑和手机，这些设备实际上都属于计算机的范畴。计算机的底层结构由硬件构成，在硬件之上，我们会安装操作系统，再在操作系统上运行各种应用软件，这样就能得到一个易于使用的计算机系统。通过计算机网络，这些设备实现了信息的互联互通，这正是我们现在生活的信息化世界的缩影。计算机组成原理这门课研究的就是这些计算机硬件在底层如何协同工作。既然我们要研究硬件，不妨先来看一下大家日常生活中常见的一些硬件
Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统，拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起，适合需要持续观察和微调设备状态的场景。
极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件，支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明，避免使用，享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时，它能把识别后的处理步骤接得更顺，资料录入这类场景会省下不少时间。
