Flexxbotics Transformers 根据 Apache 2.0 许可证发布，采用软件定义自动化 (SDA) 设计，可加速各种制造环境中使用不同工具、机器和自动化的开放式互操作性。
ParaRNN: Unlocking Parallel Training of Nonlinear RNNs for Large Language Models
循环神经网络 (RNN) 为序列建模奠定了基础，但其内在的序列性质限制了并行计算，为扩展造成了根本障碍。这导致了 Transformer 等可并行架构以及最近的状态空间模型 (SSM) 的主导地位。虽然 SSM 通过结构化线性递归实现高效并行化，但这种线性约束限制了它们的表达能力，并妨碍对复杂的非线性序列依赖关系进行建模。为了解决这个问题，我们提出了 ParaRNN，一个打破......
Mastering Non-Linear Data: A Guide to Scikit-Learn’s SplineTransformer
忘记僵硬的线条和疯狂的多项式。了解为什么样条曲线是特征工程的“金发姑娘”，它使用 Scikit-Learn 的 SplineTransformer 为非线性数据提供了灵活性和纪律的完美平衡。掌握非线性数据：Scikit-Learn SplineTransformer 指南的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 24: Transformers for Text in Excel
直观、逐步地了解 Transformers 如何使用自注意力将静态词嵌入转换为上下文表示，并通过简单的示例和 Excel 友好的演练进行说明。机器学习“降临日历”第 24 天：Excel 中文本的 Transformers 帖子首先出现在《走向数据科学》上。
NVIDIA launches open model family for agentic AI
NVIDIA 的 Nemotron 3 是一个新的开放式 AI 模型系列，专为高效、大规模的多代理系统而构建，可提供高达 100 万个令牌的上下文窗口。它由混合 Mamba-Transformer MoE 架构提供支持，可提供高推理吞吐量，同时支持透明、可扩展且经济高效的 AI 代理以供实际使用。
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 17, Issue 6, December 2025
1) CLARE：多模态数据实时认知负荷评估作者：Anubhav Bhatti、Prithila Angkan、Behnam Behinaein、Zunayed Mahmud、Dirk Rodenburg、Heather Braund、P. James Mclellan、Aaron Ruberto、Geoffery Harrison、Daryl Wilson、Adam Szulewski、Dan Howes、Ali Etemad、Paul Hungler页数：1337 - 13492) 基于脑电图的统一方法使用连续多元变分模式分解检测儿童多种神经发育障碍作者：Ujjawal Chandela、
How Transformers Think: The Information Flow That Makes Language Models Work
让我们了解 LLM 背后的 Transformer 模型如何分析用户提示等输入信息，以及它们如何“逐字”生成连贯、有意义且相关的输出文本。
