VecSetX：基于VecSet框架的先进向量集合表示方法
VecSetX：一种先进的向量集合表示方法，采用多层注意力机制提升性能，引入SDF回归替代传统分类，并使用Flash Attention加速训练。
注意力机制
1000万上下文+2880亿参数的Llama4，却让DeepSeek们松了一口气
Meta发布的Llama4系列模型包括多模态MoE架构、超长上下文支持和优化的注意力机制。通过原生多模态预训练融合方法、轻量级后训练策略等创新技术提升了模型能力。
新注意力让大模型上下文内存占用砍半！精度不减还能加速2倍
前苹果ASIC架构师Nils Graef与UC伯克利本科生Andrew Wasielewski提出Slim Attention，通过只存储K而不直接存储V实现更少的内存占用和更高精度。
耶鲁、剑桥等高校联合推出 MindLLM 医疗行业 AI 工具了
人工智能工具MindLLM能将fMRI数据转化为自然语言文本，显著提升脑科学研究水平，但引发隐私保护、责任归属及伦理道德等多方面问题。
DeepSeek创始人梁文锋亲自署名的论文长啥样？
最近，DeepSeek团队发表的论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》引起广泛关注。该文由DeepSeek创始人梁文锋亲自署名。NSA（Natively Sparse Attention）通过动态分层稀疏策略、粗粒度token压缩和细粒度token选择，显著提升了长文本处理速度，并在多个任务中超越了传统注意力模型。
Kimi新论文再次“撞车”DeepSeek，都谈到了长文注意力机制
Kimi研究团队提出的MoBA注意力机制显著提升了处理1M和10M长文本的速度，相比传统方法快了6.5倍和16倍。MoBA通过将上下文划分为块，并采用参数无关的top-k门控机制选择最相关的块来高效处理长序列数据。
