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2025
发布于:2,097 字约 8 分钟2025.
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Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free
发布于:3,666 字约 14 分钟NIPS2025 Best Paper。Qwen 的。实验实在是过于 solid 了,真有钱啊。
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Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures
发布于:3,565 字约 13 分钟谷歌新作,号称 “深度学习新范式”。提到了异步,具体指的是让模型靠近输入的位置的更新频率高于靠后的位置,这个思路和之前 Sakana AI 的那个文章有点像。但文章里面的东西感觉全都是 Fast Weight Programming 的内容,arxiv 的文章全文也一直没挂出来。
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Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture
发布于:4,873 字约 18 分钟Kimi Linear,有比较详细的实验 & Scale Up。有 Linear Attention 可以去掉 RoPE 这个结论还是比较惊喜的。
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Speed Always Wins: A Survey on Efficient Architectures for Large Language Models
发布于:15,596 字约 55 分钟AI Lab 关于” 广义 “LLM 推理加速的工作,包括 Linear Attention,Sparse Attention,Diffusion LLM,Applications 等。
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Neuromorphic Principles for Efficient Large Language Models on Intel Loihi 2
发布于:1,881 字约 7 分钟ICLR2025 Workshop,基于 HAQ 实现的 Matmul-Free SNN LLM(虽然只做了 370M 参数的实验)部署到 Loihi2 上,实现了相比于 Qwen-500M 模型 3×Throughput 和 2× 能效。但说实话文章内容关键点都没怎么讲,也没有什么特别很 exciting 的东西。
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Parallelizing Linear Transformers with the Delta Rule over Sequence Length
发布于:3,215 字约 12 分钟DeltaNet
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Flash-LLM: Enabling Cost-Effective and Highly-Efficient Large Generative Model Inference with Unstructured Sparsity
发布于:5,027 字约 18 分钟VLDB2024,阿里的工作,看起来工程特别扎实。LLM 任务上只通过对 weight 做 sparse load 就能在 decode 阶段获得 3-4 倍的提速。
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SpikingBrain-瞬息 1.0技术报告:原生国产自主可控类脑脉冲大模型
发布于:5,151 字约 18 分钟李国齐老师组的新工作技术报告。说实话,我并不觉得这是一个正经的 SNN-LLM 工作,感觉已经完全是 Linear Attention 国产化的工作了。很难评价。
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MLP Memory: Language Modeling with Retriever-pretrained External Memory
发布于:2,704 字约 10 分钟用 MLP 学习并代替 RAG 中 kNN 输出的概率分布。