「推理可解释性」共找到 5623 篇相关文章
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
传统云还在「卖铁」，下一代云已在「炼钢」：火山引擎xLLM如何一张卡榨出两张的性能！
大模型上线部署时推理成本高、算力投入大但效果不成正比，企业面临推理效率难题。火山引擎 xLLM 大语言模型推理框架性能极致，成本低，集成关键创新，还被集成到 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。
ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法
扩散模型成生成任务主流技术，但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法，融合三类加速思路优势，可减少积分误差、提升生成质量，还能作插件集成，突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
冲上热搜！美团大模型，靠「快」火了
国内外开发者亲测，美团新开源的LongCat - Flash - Chat模型速度超快，推理速度超每秒100个token。它来自美团LongCat - Flash系列，官网可直接用。该模型架构创新，训练方法高效，还做了专属和系统级优化，跑起来又快又便宜。
Qwen负责人转发2025宝藏论文，年底重读「视觉领域GPT时刻」
2025年末，Qwen大模型技术负责人林俊旸转发谷歌DeepMind入选ICCV 2025的论文，指出视觉领域“GPT时刻”要来了。研究用实验数据证明，视频模型正跳出任务专属局限，实现一个模型完成多视觉任务，推理过程还能被CoF“演”出来。
万字硬核解读SAM 3：不止分割一切，它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义，实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等，架构有创新，数据引擎高效。评估显示其性能优异，与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强，但在专业领域和复杂场景有局限。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。