推理速度」共找到 2525 篇相关文章

新闻资讯8

中科大校友,谷歌量子处理器总监 Yu Chen 揭秘Willow量子芯片背后的“秘诀”

谷歌量子AI团队宣布“Willow”量子芯片运行“量子回声”算法,实现可验证量子优势。中科大校友、谷歌量子处理器总监Yu Chen揭秘其“秘诀”,芯片关键性能指标高,让算法运行速度提升13000倍,谷歌正迈向量子计算路线图“里程碑3”。

AI寒武纪
开源动态8

更大,还能更快,更准!蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T,刷新多项SOTA

10月9日,蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构,在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼,还能兼顾精确与效率。此外,它在多场景实用性强,其创新设计提升了能效比与性能。

机器之心
新闻资讯8

OpenAI深夜数连发:o3降价80%,o3-pro上线,奥特曼最后一次手发长文,开源模型却延期了……

OpenAI昨夜动作不断,o3模型降价80%,o3 - pro发布,开源模型延期。Sam Altman发长文《温和奇点》,预测AI发展时间线。o3价格虽降但使用成本仍有差异,o3 - pro性能强却推理慢,开源延期引发猜测。

AGI Hunt
算法论文8

扩散语言模型真的会比自回归好?理论分析结果可能恰恰相反

北京大学和蚂蚁集团研究表明,扩散语言模型虽理论上有并行生成优势,但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比,分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率,指出选择模型要视任务需求。

机器之心
推荐文章8

Token纪元:从「马力」到「人天」再到「兆字元时」的认知革命

文章指出,AI时代需全新生产力计量单位“马斯”。字元是AI“语言燃料”,但缺乏统一计量体系。智能社会的容量、速度、价格是关键指标,当前AI算力网络停在2G时代,AI劳动力崛起将重构就业,Token或引发文明跃迁。

InfoQ
算法论文8

Qwen&清华团队颠覆常识:大模型强化学习仅用20%关键token,比用全部token训练还好

Qwen与清华LeapLab团队研究发现,大模型强化学习训练推理能力时,仅20%高熵token就能撑起效果,甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录,还探讨了强化学习的相关特性。

量子位
算法论文8

成本暴降88%!通义实验室、北大发布ZeroSearch,无需搜索即可激活LLM检索能力

信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要,但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此,通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架,无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力,显著降低成本。

机器之心
推荐文章7

在软件工程中,对 AI 的过度依赖,会加速工程师的无能

资深软件工程师Doug Slater指出,在软件工程中对大语言模型(LLM)过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维,它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险,且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。

宝玉AI
推荐文章7

InfoQ 2025 年趋势报告:文化与方法

InfoQ 2025 年趋势报告指出,AI 虽提升开发速度,但带来质量问题,需新测试方法;团队协作重要,工程师依赖 AI 或破坏协作;初级工程师价值仍在,可借 AI 学习;可观测性成本攀升,应视为战略投资;平台工程是未来方向。

InfoQ
开源动态7

LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析

文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理,通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程,以及优化策略和配置启用方式。

GiantPandaLLM