严骏驰CNCC演讲介绍JTok与xHC架构
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严骏驰CNCC演讲介绍JTok与xHC架构
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AI 综述
上海交通大学人工智能学院教授严骏驰在CNCC 2026发表演讲《大模型新架构探索：JTok & xHC》，介绍两项在现有Transformer架构上扩展容量的工作：JTok为token引入可学习参数表，通过查表和逐元素运算调制模型更新；xHC扩展残差流，以稠密读取、稀疏写回方式提高模型容量。 实验结果显示，18B MoE模型下游评测平均分由mHC的44.8提升到xHC的48.8，28B模型由50.5提升到53.6；完成算子融合等优化后，相比mHC吞吐性能额外开销约1.3%。严骏驰同时说明，这些规模定律目前主要是经验公式，尚无完整理论解释。
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最新进展11月4日 15:48
严骏驰在CNCC 2026演讲：JTok与xHC两条Transformer架构扩展思路报道时间线
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11月4日
- 雷锋网精选严骏驰在CNCC 2026演讲：JTok与xHC两条Transformer架构扩展思路
上海交通大学人工智能学院教授严骏驰在CNCC 2026发表演讲《大模型新架构探索：JTok & xHC》，介绍两项在现有Transformer架构上扩展容量的工作。
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