【Transformer 与注意力机制】58｜后 Transformer 时代：架构会消失还是会进化
后 Transformer 时代的判断不该是「哪个架构赢」，而是系统边界问题。本文用 Jamba、Griffin、NVIDIA 的受控对照实验说明纯 SSM 为何缺 in-context learning、混合架构为何更可能，用 RETRO/RAG/ReAct/MemGPT 说明模型与系统边界如何模糊，并结合 Har…
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【编译器与 MLIR】总结与未来趋势
全系列收官：回顾 MLIR 的设计哲学如何重塑编译器工程的边界，审视 MLIR 2.0 的社区规划、AI 生成编译器的可能性与陷阱、以及编译器基础设施的开放问题——从方言生态到 DSCO 愿景。