「检索延迟」共找到 458 篇相关文章
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。
Agent也能蒸馏了！性能超好
大模型运行成本高，普通用户用不起。传统小模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏，让小模型学会用检索和代码工具，还加首思前缀与自我纠错“外挂”，使小模型性能直逼大模型。
OpenAI很看好！首个SWE-1模型发布，软件开发或将提速99%
Windsurf发布首个前沿模型SWE-1，目标将软件开发提速99%。它不只能写代码，还能协助软件工程流程。有三个系列模型，SWE-1运行成本低，SWE-1-lite对所有用户开放，SWE-1-mini适用于低延迟场景。
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。
零Token部署GraphRAG，LinearRAG做到了~
现有GraphRAG模型在实际应用中常不如朴素RAG，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。LinearRAG框架通过Tri - Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式重构GraphRAG，在多数据集上超越现有方法，代码和数据已开源。
小红书最新开源TTS力作！4人对话自然无缝，毫秒极速响应！
近年来TTS技术爆发，但多人对话的自然流畅性和长序列稳定性一直是难点。小红书团队开源的FireRedTTS - 2是面向多人对话场景的TTS模型，实现自然切换和低延迟，支持多语言，适用于多种场景。
DeepSeek-R2为什么还没发？
全网期待的DeepSeek - R2再次被曝推迟。The Information称因CEO不满其表现，且可能因缺英伟达H20芯片致研发慢。回顾其“难产”过程，网友看法不一，有人认为延迟值得，有人推测要等V4。
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。
Mini-Omni-Reasoner：实时推理，定义下一代端到端对话模型
现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。