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Transformer 架构还能咋改？严骏驰团队提供两条思路 | CNCC 2026
训练算力节省1/3。 作者丨张璐 编辑丨张驰 增加参数、扩展专家数量、投入更多训练数据，是大模型提升能力的常见路径。但对于算力和数据资源有限的高校团队，沿着这些方向持续扩大规模并不容易。在现有 Transformer 架构之上寻找其他扩展维度，是上海交通大学人工智能学院教授严骏驰，在前不久的CNCC 2026演讲中分享
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