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在大语言模型发展中,Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA,结合时空压缩策略,提升推理效率,在多任务中表现出色,代码已开源。

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只要9美元!LoRA+强化学习,DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%

南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型,在AIME 24测试上性能提升超20%,成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术,与SOTA模型相比竞争力强,研究者还对其有效性提出假设。

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