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。

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。