「推理缓存优化」共找到 3061 篇相关文章
高通Nuvia架构介绍
本文详细介绍高通Nuvia架构。Nuvia由经验丰富芯片设计师创立,后被高通收购,旨在强化自研技术、拓展市场。Oryon CPU架构是其成果,虽面临法律争议,但设计独特,多方面表现出色,还具备安全功能和较高性能。
RL救不了泛化性!揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理,现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力,实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题,指出LLM创新组合难,给出改进方向。
孙凝晖院士:集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓,集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出,集成芯片是提升性能新路径,但芯粒集成度提升带来三大科学问题。
将思维链(CoT)引入具身世界,哪种路径能真正打通机器人「知行合一」?
文章围绕将思维链(CoT)引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变,分析分层架构与端到端模型两种技术路径,还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
刚刚,谷歌AI路线图曝光:竟要抛弃注意力机制?Transformer有致命缺陷!
谷歌未来AI路线图曝光,Gemini全模态是重点,模型向智能体转变,推理能力将扩展。谷歌还需突破现有注意力机制限制实现无限上下文。此外,文中盘点了OpenAI、DeepSeek等大厂AI年中表现。
“看懂”指令并做动作!Motion-R1结合COT让角色动起来
大语言模型为文本驱动动作生成带来新可能,但现有方法有局限。GigaAI提出Motion - R1框架,融合“思维链”机制,能分解指令、优化动作合成,虽有不足,但在测试中表现优于主流方法。
AI自己给自己当网管,实现安全“顿悟时刻”,风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险,此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架,发现大模型信息“越狱”两大核心,通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全,实验验证其有效性。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构,推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI,基于全新非掩码离散流匹配架构,能并行去噪、动态修正,为多模态模型开辟新路径。
The Batch:827 | Claude 4 推动代码生成能力再升级
Anthropic 发布 Claude 4 Sonnet 和 Claude 4 Opus 模型,支持“推理模式”,能并行调用工具。还发布 Claude Code 编程智能体及 SDK。两款模型输入输出能力强,功能亮点多,性能表现佳,有多种使用渠道和定价。
Meta「轻量级」KernelLLM颠覆GPU内核生成,8B参数碾压GPT-4o
Meta推出基于Llama 3.1微调的8B参数KernelLLM,能将PyTorch代码转高效Triton GPU内核。实测单次推理性能超GPT - 4o和DeepSeek V3,多次生成得分更高,让内核开发更易上手。