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RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型,面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践,如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等,还提及未来优化方向。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开,介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷,通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果,凸显其优势,如理论保证、自动停止机制等。
性能最高提升7倍?探究大语言模型推理之缓存优化
文章探讨大语言模型推理缓存优化技术演进与未来展望,介绍了主流推理框架vLLM、SGLang,分析KV Cache、Paged Attention、Prefix Caching等技术的优化点,还提及LMCache、DeepSeek的缓存技术,最后提到MCP赋能可视化OLAP智能体应用。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践,介绍语言模型发展,对比BERT、GPT等训练方式,分析生成式大模型问题,还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容,并给出不同场景技术选型建议。
AIA | 西工大马启悦,高传强等:物理指导的激波抖振抑制翼型优化设计研究
激波抖振影响飞行品质、限制飞行包线。本文提出物理指导的气动优化设计框架,基于DDPG算法,优化RAE2822翼型激波位置与分离区范围,提升抖振起始边界,改善综合气动性能。
用于评估AI Web渗透测试能力的工具:XBow Bechmark,比靶机更好
文章介绍了用于评估AI Web渗透测试能力的XBow Benchmark,它已在github开源。该基准含104个Web安全挑战,涵盖多种漏洞,设计确保可重复性和状态持久性,其评估能力获广泛认可,还介绍了开源内容等。
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践:Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程,包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构,分析数值敏感原因,展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。
企业官网GEO优化实操:如何让AI主动推荐你的官网?
本文作者白杨SEO从2011年入行SEO,2024年起研究AI搜索优化。他指出当下AI平台引用来源变化大,企业官网成重要来源。作者从网站代码、站内内容、站外推广三方面,教大家做好官网GEO优化,让AI推荐官网。
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等:几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法,但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构,利用小样本气动数据监督学习几何特征,嵌入优化框架提升样本质量及优化效率,经翼型和机翼验证有效。