「微调加速」共找到 886 篇相关文章
CVPR 2026 | ReFTA：打破张量化PEFT的「权重重建」瓶颈
随着大模型发展，全参数微调成本高，参数高效微调（PEFT）成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限，张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题，有工程和理论优势。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
Anthropic刚发布了一份「AI抢饭碗报告」：学历越高越「被抢」
Anthropic《经济指数报告》揭示，任务越复杂AI加速越猛，学历高的工作受影响大。还指出人机协作能大幅提升任务时长，不同国家AI应用有贫富和技术代差，也提到了‘去技能化’问题及对生产率的预测。
玻璃基板突然加速
AI算力行情推进，玻璃基板行情被京东方与康宁合作引爆。英特尔和台积电想用玻璃基板替代主流载板，虽想法合理，但落地需谨慎。英伟达推动其商业化，面板产业也积极助力，不过仍有技术难关待闯。
人工智能无法加速软件交付
文章指出速度不是软件交付目标，提升效率是为获反馈。片面追求速度不可取，如微软 Word 因功能堆砌失市场。引入人工智能只为提速不可信，应重视反馈，优化交付流程，借助 AI 打造更有格局产品。
人工智能无法加速软件交付
文章以养狗比喻，指出有些机构用AI只看重速度，速度并非目标，为速度用AI缺乏可信度。强调应看重反馈，以反馈循环主导软件交付流程，还给出团队规模、产品开发等建议。
The Batch: 844 | AI 天气预测加速推进
美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作，利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度，最长提前 15 天，测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。
北京芯片巨头，吸金50亿加速狂奔
AI算力需求爆发，4月30日寒武纪抛出近50亿定增计划。其此前多次募资，虽长期亏损，但连续两季盈利，股价涨幅大。当下英伟达限售，政策支持，寒武纪有望抢占市场，此次募资将完善产品矩阵。
单季营收破2000亿美元，半导体行业加速增长
2025年第三季度全球半导体行业营收达2163亿美元，首破2000亿。增长源于AI与HPC需求、下游补库及产能技术进步。产业链全面繁荣，但也面临地缘、需求分化和产能过剩风险。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。