Sebastian Raschka新发布的长篇博文《Beyond Standard LLMs》

Sebastian Raschka新发布的长篇博文《Beyond Standard LLMs》 主要介绍了几种新兴的LLM替代架构，包括线性注意力混合架构、文本扩散模型、代码世界模型以及小型递归变换器等。

1️⃣线性注意力混合架构：此类模型旨在提高计算效率，尤其是在处理长序列时的性能。

例如，Kimi Linear与Qwen3-Next都采用了混合注意力策略，能够更好地控制内存使用。

2️⃣文本扩散模型：文本扩散模型借鉴了图像生成中的去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models）。

这些模型通过逐步去噪的方式生成文本，从而实现更高效和更快速的生成。

3️⃣代码世界模型（Code World Models）：这一新兴方向结合了LLM与世界模型的思想，尝试通过更深层次的结构理解代码生成。

尽管目前这些模型还处于概念验证阶段，但它们显示了AI发展的另一种可能路径。

4️⃣小型递归变换器：这种架构适用于特定任务，如推理和谜题解决，具有轻量级和高效性，可能成为其他工具调用型LLM的补充。