「训练推理加速」共找到 3979 篇相关文章
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤:推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大,推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法,过滤难学 token,提升草稿模型与目标模型对齐度,实验显示能提升接受率和推理速度。
全球首次,Transformer「混血」速度狂飙65倍!英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM,融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制,推理速度相比标准MDM提升65倍,在速度与质量平衡上超越BD3 - LM,引发AI领域关注,英伟达或押注此方向。
NVIDIA发布最强开源模型,效果和速度全面超越DeepSeek R1
NVIDIA推出Llama - Nemotron系列开源模型,有LN - Nano、LN - Super、LN - Ultra三款。旗舰款LN - Ultra在权威测评中碾压DeepSeek - R1等,运行效率还更高。有“动态推理开关”功能,代码数据全公开,或引发AI推理效率革命。
吴恩达关注的Ling-1T背后,蚂蚁Ling 2.0技术报告解密万亿模型开源配方
AI导师吴恩达关注蚂蚁开源模型Ling-1T,其性能直逼闭源模型。蚂蚁集团通过《Ling 2.0 Technical Report》揭示技术配方,从架构、预训练、后训练对齐和基础设施四个层面构建推理模型,还分享失败教训,提供开源SOP。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
MiroMind新模型超越GPT-5.4,三位顶尖AI科学家加盟
MiroMind发布MiroThinker - v1.7模型家族,在深度研究任务中表现出色,其专有智能体MiroThinker - H1超越多个顶级闭源模型。同时,三位顶尖科学家加盟,分别负责推理模型训练等方向,公司聚焦推理与可验证性。
256块NPU训成8B视频模型、超越Sora等一众闭源!抖音内容技术团队开源ContentV
近日,抖音内容技术团队开源ContentV,这是面向视频生成任务的高效训练方案。用256块NPU约4周训成8B参数模型,在多评估维度效果与主流方案相近,还探索了有限算力下训练路径,现推理代码与权重已开放。
AI Code要变天了,Meta首个代码世界模型登场!
Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型(CWM),旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理,code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优,能与更大规模或闭权重的LLM竞争,还介绍了训练、数据集等情况。
6.1B打平40B Dense模型,蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0,其以轻量级配置展现卓越性能,在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡,为大模型‘参数膨胀’提供新路径,还在多领域应用表现出色。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA(次平方稀疏注意力)算法。它支持12M tokens上下文,比fastAttention快52倍,训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性,有计算和内存线性扩展等特性,经三阶段训练可可靠利用长上下文。