#transformers
- Ваш Transformer может держать две мысли одновременно: свидетельства линейной суперпозиции в LLM research
- NCP-ArchPreview: латентные языковые модели на 8,9B параметров через Next Concept Prediction Shanghai AI Lab research
- Hugging Face Transformers: асинхронный continuous batching даёт прирост скорости инференса на 22% Hugging Face tools
- Структурное происхождение attention sink: расхождение дисперсий, суперн ейроны и исправление research
- Агентные трансформеры доказуемо обучаются поиску через обучение с подкреплением research
- Transformers v5.16.0: гибридное внимание Qwen4-Exp, ESMC + ESMFold2; поддержка GLM 5.3 Flash в v5.16.1 Hugging Face tools