「内存压缩」共找到 421 篇相关文章
大模型思维链推理速度倍增!——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展,思维链(CoT)成处理复杂推理任务标准范式,但显式CoT依赖长序列生成,隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架,利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入,实现Token压缩与推理加速,且过程可分析。
SD又回来了!一秒出图,手机就能玩:SD3.5-Flash让专业AI绘画进入“闪电”时代
Stability AI联合萨里大学SketchX实验室推出SD3.5-Flash模型,能在普通电脑甚至手机上快速生成专业级高分辨率图片。它将推理步骤压缩、显存要求降低、出图时间大幅缩短,画质也没明显缩水,还在性能上反超SD3.5M。
杀疯了!单卡4090跑通全量微调,面壁1B级多模态性能怪兽硬刚大厂
面壁智能推出MiniCPM-V 4.6,参数约1B,性能和推理效率出色。它在多模态任务综合能力、推理速度上领先竞品,靠ViT架构改造和4倍/16倍混合视觉Token压缩实现创新,有工业验证,对开发者和普通用户意义大。
ICML 2026前瞻:投稿翻倍背后,机器学习正在换挡
第43届国际机器学习大会(ICML 2026)7月6 - 11日将在韩国首尔举行,主题为‘Machine Learning for the Real World’。今年投稿量翻倍,接收率26.6%,还做了两项制度调整。论文反映出LLM推理、AI安全、模型压缩等趋势,中国研究者表现亮眼。
字节Seed实习生曝DeepSeek-V4技术缺陷:长文本检索陷入“周期性盲区”
字节Seed团队联合多校研究,发现DeepSeek-V4的分块KV缓存压缩架构存在长文本检索周期性盲区,不同Token位置检索准确率落差最高超40个百分点,揭露了传统长文本评测的盲区,DeepSeek已在V4.1改善但未完全消除缺陷。
澜起科技:高速互连芯片巨头历史
文章讲述澜起科技发展历程。它从电视机顶盒芯片转型内存接口、高速互连芯片,虽历经政策冲击、做空危机、供应链压力与客户竞争等挑战,但凭借技术实力和研发投入,在行业中站稳脚跟,未来有望受益于AI算力需求升级。
从傅盛的龙虾到汗青的加速主义,AIFUT大会Day1下午场总结都在这了。
AIFUT大会第一天下午场信息密度大。傅盛称龙虾是工具的AGI时刻;特效小哥008认为AI不替代人类但可能替代工作;辩论探讨教用AI能否教会;朱广翔说程序员岗位将减少,泛创造者会增加;李继刚指出人不可压缩的只剩体验;赵汗青探讨慢的东西如何存活。
一万字Jev 工程实践长文:把 Agent 的“判断题”从大模型里拆出来
本文是一万字Jev工程实践长文,作者结合自研落地Demo,拆解Jev核心设计逻辑,讲解如何将Agent中高频封闭的判断任务从大模型生成链路拆分,解决Agent上下文膨胀痛点,分享工程实现与选型思路。
Fable 5被网友薅出省钱神招!最高减70%!
网友发现把Fable 5上下文转成图片,让模型通过OCR读取,token输入成本最多省70%。方法pxpipe在GitHub获3000+STAR,本质是本地代理,还引出谷歌老论文及DeepSeek - OCR相关技术。
首次披露!DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文,公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3:规模的挑战和对AI架构硬件的思考》,从硬件架构和模型设计双重视角,探索其经济高效的大规模训练和推理方法,介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。