「Attention性能瓶颈」共找到 2427 篇相关文章
The Batch:827 | Claude 4 推动代码生成能力再升级
Anthropic 发布 Claude 4 Sonnet 和 Claude 4 Opus 模型,支持“推理模式”,能并行调用工具。还发布 Claude Code 编程智能体及 SDK。两款模型输入输出能力强,功能亮点多,性能表现佳,有多种使用渠道和定价。
搜索Agent最新高效推理框架:吞吐量翻3倍、延迟降至1/5,还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究
大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈,提出SearchAgent-X框架,实现吞吐量提升、延迟降低,且不牺牲答案质量,还揭示AI智能体平衡和等待问题。
AI for Science开年新突破:中科大实现多尺度结构逆向设计128倍加速,登上Nature子刊
中国科学技术大学联合多所院校,在多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得突破,成果发表于Nature Communications。研究解决核心瓶颈,提供新范式,在多方面展现优势与潜力。
直播预约 | 迈向用于演绎推理的诚实语言模型
本次讲座聚焦迈向用于演绎推理的诚实语言模型。当前语言模型难诚实推理,输入不足会产生无根据答案。为此制定多步骤任务,提出强化学习方法ACNCHOR,稳定学习过程、提高推理性能。
深度拆解,硬核解构,揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统,介绍其核心组件和高级特性,包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等,还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容,助力读者理解推理引擎工作原理。
ICML 2025 Spotlight|南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架,准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作,为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题,探索 RAG 应用可行性,提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架,在多任务上提升性能,已被 ICML 2025 接收。
刚刚,Cursor 版 Github 上线
昨天 GitHub 宕机,Cursor 团队趁势宣布代码托管平台 Origin 面向付费用户推 Beta 版。Origin 为 Agent 规模工作流设计,有代码仓库管理等功能,性能数据挑衅,此前曾提前曝光又撤回。
刚刚,阿里Qwen3.8-Max来了!冲进全球第一梯队,模型表现直逼Claude
阿里巴巴突袭发布新一代基座大模型Qwen3.8 - Max,它总参数量达2.4万亿,在多场景表现出色,在权威榜单冲进全球第一梯队,性能直逼Claude,且价格实惠,实测反馈良好。
ACL 2026 | LCA:DeepSeek 长文本加速神器,90% KV 缓存缩减 + 2.5 倍推理提速
琶洲实验室等团队提出潜在空间压缩注意力(LCA),入选 ACL 2026。LCA 突破传统注意力机制瓶颈,适配不同大模型,降低硬件门槛与成本,提升推理效率。论文与代码已开源。
过时的 Python 版本会让公司损失数百万美元
JetBrains报告显示83%的Python开发者用旧版本,这不仅是技术债务问题,还会增加云账单成本。Python新版本有显著性能提升,升级能节省成本,容器化也未加速升级。