「快速解码策略」共找到 1284 篇相关文章
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
让NCCL性能起飞的symmetric memory是啥黑科技？— part2
本文是NCCL 2.27新特性系列的第二部分，主要分析symmetric primitives的实现机制，介绍其提供的接口，如获得symmetric ptr、barrier、send、recv、llEpoch控制等接口，还解析了底层结构内存布局、各接口工作机制及LL Buffer划分机制等。
快慢思考不用二选一！华为开源7B模型实现自由切，精度不变思维链减近50%
华为发布openPangu-Embedded-7B-v1.1，参数7B却有双重“思维引擎”。采用渐进式微调策略和快慢思考自适应模式，可自由切换快慢思考，在多评测中精度提升，思维链减近50%。还推出openPangu-Embedded-1B小模型。
波士顿动力机器人终于有脑子了！人类故意使绊子也不怕
波士顿动力与丰田研究院联手基于大型行为模型，推出Atlas全新版本Atlas MTS。它能听懂自然语言指令、自主规划动作、处理意外。此次升级采用特定模型及策略，还结合VR界面。此外，波士顿动力转向电驱，电驱机器人时代将来临。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
V0做不到、Bolt搞不定，Youware用MCP一键解决网页生成最大难题
Youware可快速将AI生成网页部署到线上。其更新后支持调用MCP生成网页，深度适配主流MCP服务，使用门槛低且免费。还上线积分系统，首页分类筛选更详细，作品页增随机按钮。用案例展示了其强大的网页生成能力。
微软副总裁X上「开课」，连更关于RL的一切，LLM从业者必读
微软副总裁 Nando de Freitas 在 X 上「开课」，分享人工智能教育帖子，从 LLM 的强化学习讲起。内容涵盖无监督、监督、强化学习定论，分布式强化学习系统构建，RL 用于后训练 LLM 等，还介绍单步强化学习与策略梯度及相关技巧。
Alphaist 陈哲对谈蓝驰陈维广：AI 应用的机会在哪里？具身到底怎么投？
Alphaist 创始人陈哲与蓝驰创投管理合伙人陈维广在 AGI Playground 2026 上对谈，探讨 AI 应用机会与具身投资策略。谈到市场热度变化、SOTA 模型与用户需求差距等，也对应用层机会、估值逻辑、具身智能发展发表看法。