Dense与MoE大模型架构后续发展解读
Dense与MoE大模型架构后续发展解读过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。
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过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。
3D 视觉定位（3D Visual Grounding, 3DVG）是智能体理解和交互三维世界的重要任务，旨在让 AI 根据自然语言描述在 3D 场景中找到指定物体。
近年来，深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而，在现实场景中，传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时，逐渐暴露出其方法论的局限性。
在 AI 时代，图形界面融合了自然语言会话等多通道交互，演变出新的形态。当意图、角色、会话这一切无形的体验规则被确定之后，它们最终也将承载于具体的界面之上。无形的体验融入到有形的体验之中，在这一部分里，我们提出的 Hybrid UI 正是要定义界面这一有形的体验，保障好 AI 产品体验的最后一道门槛。
2021 年年初，我在一个学长的数据公司做投放。这家公司主要是给大厂提供人脸识别标注数据、街道场景标注数据和自然语言标注数据。其中前两个是非常成熟，大厂需求也最多，而自然语言数据需求量几乎说少得可怜。
2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。
大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
本文是对亚马逊AWS研究团队最新发表的APO（自动提示词优化）技术综述的深度解读。该研究由Kiran Ramnath、Kang Zhou等21位来自AWS的资深研究者共同完成，团队成员来自不同技术背景，涵盖了机器学习、自然语言处理、系统优化等多个专业领域。
与OpenAI断交之后，Figure首个成果出炉：Helix，一个端到端通用控制模型，它能让机器人像人一样感知、理解和行动。只需自然语言提示，机器人就能拿起任何东西，哪怕是从没见过的东西，比如这个活泼的小仙人掌。
Transformer 架构在过去几年中通过注意力机制在多个领域（如计算机视觉、自然语言处理和长序列任务）中取得了非凡的成就。然而，其核心组件「自注意力机制」 的计算复杂度随输入 token 数量呈二次方增长，导致资源消耗巨大，难以扩展到更长的序列或更大的模型。