「Multi-Token Prediction」共找到 693 篇相关文章
10% KV Cache实现无损数学推理！这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题，R-KV开源方法登场，显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余，还经多步骤压缩KV缓存，性能测试表现出色，适用多场景。
百年黎曼猜想被Claude破了新纪录！是个未公开新模型
A社官宣未公开的Claude研究模型在黎曼猜想取得重大进展，将满足猜想的黎曼ζ函数零点比例下界从41.6%提高到67.2%。它靠60个智能体、3100万输出Token完成研究，几乎走完科研流程。
调高一档推理强度，成本可能翻几倍：大模型思考原理讲清楚
文章详细讲解推理强度原理，指出其不改模型，只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因，剖析贵和慢的原因，介绍三种控制形态，并给出判断推理强度档位的框架。
AI 产业终于等来了自己的“支付宝时刻”
本周支付宝发布面向 AI Agentic Commerce 的全栈支付解决方案。该方案含信任基座、收付引擎、AI 钱包助手和 Token Pay，解决支付安全、收付款及管控等问题，推动 AI 产业从工具走向商业循环。
Claude Opus 4.7 发布！留给人类的时间，不多了
Anthropic 发布 Claude Opus 4.7，核心升级是让 AI 跑长且复杂任务，还能自我验证结果。它视觉能力超强，编程能力提升，新增 /ultrareview 功能，API 多了调节档，不过 token 数量或增加，成本可能上浮。
知名产品工程师开源「一整套编程skill」，每个人都能有顶级的工程习惯
现在用AI写代码存在效率低、浪费token等问题，知名开发者tw93发起开源AI编程skill库Waza，将顶尖工程师习惯转化为Claude Code可运行技能，推出8实用技能，还提供两个小脚本。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
a16z 提出 AI 产品的「水晶鞋效应」：第一批用户反而是最忠诚的
OpenRouter 报告基于 300 多个模型、100 万亿个 token 交互数据，分析 LLM 应用情况。提出「灰姑娘水晶鞋效应」，即 AI 模型首批用户留存率更高，与传统 SaaS 玩法相悖，还通过案例分析其表现及对 AI 创业的影响。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。