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大模型推理加速全链路:内存管理、编译优化、量化与并行策略
本文整理自金煜阳博士在QCon大会分享。介绍大模型推理挑战,如规模增大、架构复杂。阐述算子优化、内存管理、量化、异构调度和并行优化方法,还介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片的实践成果。
9K Star 开源工作流爆火!超轻量直观的AI Agent 工作流构建器!
在AI应用开发领域,将大语言模型与业务逻辑和外部工具结合是重点。GitHub上获9K Star的Sim项目是AI Agent工作流构建器,提供Figma式拖拽界面,无需手写代码,降低配置、调用和部署门槛。
最新W4A4KV4全量化框架,单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架,通过系统 - 算法协同优化,实现全4比特推理性能突破,在多方面有技术亮点,实测性能碾压现有方案且已开源。
警报拉满,10k star , QuantDinger,赚钱可能就是这么简单!!!!
量化交易常存在研究、策略、回测和实盘间“失忆”问题。QuantDinger将量化流程形成闭环,是Open - source AI Trading OS,有研究、策略管理等四大核心能力,介绍了使用方法、适用人群。
16岁炒马斯克鱿鱼,SpaceX天才转投北大数学校友赵鹏麾下
16岁天才Kairan Quazi从SpaceX离职,入职全球顶尖量化交易公司Citadel Securities。他曾14岁毕业于圣克拉拉大学,被马斯克选中加入SpaceX。他表示量化金融反馈快、结果直观,且新公司欣赏他的非传统背景。
首个完整开源的生成式推荐框架MiniOneRec,轻量复现工业级OneRec!
中科大LDS实验室与Alpha Lab团队联合开源MiniOneRec,是生成式推荐首个完整端到端开源框架。它验证生成式推荐Scaling Law,可轻量复现OneRec,提供一站式训练与研究平台,技术优势明显。
刚刚,Gemini 2.5系列模型更新,最新轻量版Flash-Lite竟能实时编写操作系统
谷歌更新Gemini 2.5系列模型,包括2.5 Pro和Flash稳定版及新推出的Flash-Lite预览版。谷歌CEO称Flash-Lite性价比高,适用于量大且注重成本的任务。报告还提及“智能体恐慌”现象。
LightX2V fp4 quant kernel代码笔记
这是关于 LightX2V 里 `lightx2v_kernel` 做 FP4 量化 GEMM 的读码笔记,解释接口和约束、kernel 关键路径等问题,还介绍 NVFP4 和 MX-Formats 量化原理、代码实现,以及 LightX2V 项目中的实际使用。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter,打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型,采用任务结果导向的RL训练范式,在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
AI 本地跑?Google 新开源模型上线,本地量化后占用不到 200MB 内存,支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma,专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练,提升效率。在MTEB测试中成绩佳,支持百余种语言,内存占用少,已集成多种工具。