「推理性能优化」共找到 4171 篇相关文章
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。
图像分词器造反了!华为 Selftok:自回归内核完美统一扩散模型,触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术,通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统,实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构,实验在多方面表现优异,论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast:统一可编程管理大模型张量,推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起,大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast,解耦张量状态,复用管理能力,在多场景测试中表现出色,为大模型基建提供新范式。
训练加速1.8倍,推理开销降78%!精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架,解决强化微调代价高问题。它精准挑题,预测难度,开销低、动态适应且平衡探索利用,在多任务表现佳,降本增效,有新范式。
3B模型性能小钢炮,“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench,填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要,当前验证方法有困境,新模型验证精度高且能用于强化学习。
最强编码模型 Fable 5.1 发布:性能翻倍、Agent 成本降 45%,Anthropic 把顶级模型送进真实世界
当地时间9月1日,Anthropic发布Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1,新模型在多方面能力提升,Agent工作负载成本最高降45%,此次发布还涉及价格、数据留存等多方面内容,争夺高价值任务市场。
告别高昂重制成本!港科大广州、快手可灵发布立体视频转换单步推理新方案
随着 3D 设备发展,人们对 3D 立体视频需求增加,但高昂制作成本成阻碍。快手可灵与港科大广州团队联合提出 StereoPilot 模型,能快速将 2D 视频转为高质量 3D 视频,还构建了 UniStereo 数据集。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体,UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie,构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题,通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强,在多基准测试中表现出色,打破人工标注瓶颈。
模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow(FiS-VLA)全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型,将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型,实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异,控制频率大幅领先。
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。