MiniMax

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研究 🇺🇸

超越标准大语言模型：线性注意力混合体、文本扩散模型、代码世界模型和小型循环Transformer

文章探讨了标准自回归Transformer大语言模型的替代方案：线性注意力混合体（MiniMax-M1、Qwen3-Next、DeepSeek V3.2、Kimi Linear）、文本扩散模型、代码世界模型和小型循环Transformer。作者注意到MiniMax-M2回归了经典注意力，以及线性注意力在生产中的复杂性。

Moonshot AI

MiniMax

Alibaba/Qwen

DeepSeek

Google/DeepMind

Mistral

2026年上半年LLM研究论文综述

Sebastian Raschka发布了一份2026年1月至5月间关于大型语言模型（LLM）的关键科学论文精选列表。该选择突显了以下趋势：混合架构（交替使用注意力机制和状态空间层）、高效推理、智能体系统以及扩散语言模型。特别关注了Nvidia采用混合设计的Nemotron 3和采用Gated DeltaNet的Qwen3.6。

NVIDIA

Alibaba/Qwen

Mistral

Baidu

Cohere

Technology Innovation Institute

MiniMax

Sebastian Raschka27.07 · 12:03

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