严骏驰团队在CNCC 2026介绍JTok与xHC架构研究
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严骏驰团队在CNCC 2026介绍JTok与xHC架构研究
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AI 综述
2026年11月4日，雷峰网报道，上海交通大学教授严骏驰在CNCC 2026发表题为《大模型新架构探索：JTok & xHC》的报告，介绍团队两项Transformer架构改进工作。JTok为每个token配置可学习参数表，通过查表和逐元素运算调制前馈网络更新；据报告，在MoE实验中达到相同损失所需训练算力约为底座的65%，但团队工程实现中推理延迟增加约7%。xHC则扩展残差流，以稠密读取、稀疏写回的方式提高模型容量；报告称十六路xHC的访存量仍高于四路mHC，完成算子融合等优化后，相比mHC吞吐性能额外开销约1.3%。严骏驰同时表示，相关规模定律目前主要还是经验公式，尚不能理解为已有完整理论解释。
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最新进展11月4日 15:48
严骏驰团队在 CNCC 2026 介绍 JTok 与 xHC 两条 Transformer 架构改进思路报道时间线
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11月4日
- 雷峰网严骏驰团队在 CNCC 2026 介绍 JTok 与 xHC 两条 Transformer 架构改进思路
上海交通大学教授严骏驰在 CNCC 2026 报告中介绍 JTok 与 xHC 两项 Transformer 架构改进工作。JTok 为每个 token 配置可学习参数表，通过查表和逐元素运算调制前馈网络更新，在 MoE 实验中达到相同损失所需训练算力约为底座的 65%，但推理延迟增加约 7%。
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