「约束解码」共找到 218 篇相关文章
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。
Meta 开源 Brain2Qwerty v2：非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%
Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2，能将人脑想法解码为完整语句，平均单词识别准确率达 61%，远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型，代码和训练数据已公开。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等：一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题，但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN)，构建流场解与伴随向量映射模型，有精度和泛化性，能加速优化，方便嫁接求解器。
SGLang支持GPT-OSS：从Day 0支持到性能增强
SGLang宣布重大更新，聚焦openai/gpt - oss - 120b模型深度性能优化与新功能。预填充和解码阶段吞吐量显著提升，支持多GPU，有推测解码等功能，还支持智能体应用程序，且不损害模型推理能力。
智能流体力学专题研讨会特邀报告1｜潘翀：复杂流动智能测量方法——物理约束、数据同化与应用
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行。智能流体力学专题研讨会展示了AI与流体力学交叉研究进展。本次分享潘翀报告《复杂流动智能测量方法：物理约束、数据同化与应用》，含多种算法等内容。
PPO-Clip的「盲点」被补齐了？快手提出熵比裁剪方法，从局部约束到全局稳定的关键一跃
快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪（ERC）方法，应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布，在多个数学推理基准实验中提升了模型性能，还与多种方法对比验证了泛化能力。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
本文针对三维机翼流场重构难题，提出DPAtt - UNet++框架，融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明，其重构精度高，预测速度较CFD提升2 - 3个数量级，为飞行器气动分析提供新路径。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
英伟达官方推理指南来了！6倍无损加速，最优解全是华人写的
9月2日，英伟达技术博客上线《用投机解码做AI模型协同设计》，给出推理加速选型表。列入指南的核心方案多由华人团队主导，介绍了从外置草稿模型到n - gram查表法等方案，还提到硬件常数对模型架构的约束。
用好Agent最重要的技巧不是Skills，是这四个字。
作者分享使用Agent心得，强调“约束先行”，以Claude Code工作文件夹混乱为例，阐述顶层约束的重要性，介绍其规则体系，还展示全局CLAUDE.md文档，指出约束能让Agent工作更有序。