AI模仿人脑注意力：ChatGPT官方中文版深度解析

深入剖析AI模仿人类大脑注意力的核心技术Transformer与注意力机制，解读ChatGPT等模型如何实现高效信息处理，了解ChatGPT官方中文版及国内使用方法。

谷歌MoR架构详解：2倍推理提速，Transformer杀手真的来了吗？

谷歌DeepMind发布MoR新架构，通过动态递归与参数共享，实现2倍推理提速与更低内存占用。本文深入解读其核心机制、性能优势，探讨其能否成为下一代大模型（LLM）的基础。

谷歌MoR架构详解：Transformer时代落幕？新一代大模型魔王登场 - AIGC.Bar|您的人工智能门户

谷歌DeepMind推出MoR全新大模型架构，通过递归混合与动态路由，实现推理速度翻倍、内存减半，挑战Transformer主导地位，引领AI进入高效计算新纪元。

告别Tokenizer！Mamba作者新作H-Net详解，AI大模型迎来新范式

深度解读Mamba作者最新颠覆性论文H-Net，它通过动态分块技术挑战Transformer，旨在终结Tokenizer时代，开启真正端到端的LLM新纪元。探索AI大模型的未来发展方向。

Mamba作者颠覆AI：Tokens是枷锁，Transformer的致命缺陷已现 | AI资讯

Mamba作者Albert Gu揭示，分词（Tokenization）是弥补Transformer深层缺陷的枷锁。本文深入解读SSM与Transformer的本质区别，探讨无分词时代的大模型未来，关注最新AI资讯与AGI发展。

Meta放大招：新注意力机制挑战Transformer极限，AI大模型新突破

Meta发布2-Simplicial Transformer，通过三元线性注意力机制突破现有大模型瓶颈，利用OpenAI的Triton技术提升性能，在推理、数学、编程任务上表现卓越，预示着AGI发展新方向。

Meta颠覆Scaling Law：2-Simplicial注意力如何用更少Token实现更强性能，更多AI资讯和深度解读，可以访问AI门户网站 AIGC.bar (https://aigc.bar)

深入解读Meta最新研究，2-Simplicial注意力机制如何通过创新的三线性形式，优化Transformer，改变现有Scaling Law，实现更高效的Token利用，为大模型训练开辟新路径。

Transformer八载封神路：AI革命基石，引用破18万启示未来 | AIGC Bar AI资讯

Transformer架构论文《Attention Is All You Need》发布八周年，引用量超18万，奠定ChatGPT、Claude等大模型基础，开启生成式AI时代。深入解读其影响、核心机制与未来趋势，尽在AIGC Bar AI门户。