「分布式推理系统」共找到 3593 篇相关文章
腾讯提出“我思故我玩”Agent:LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构,通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板,在小游戏实验中表现出色,有可解释性等优势,但也有实验环境局限等问题。
兼顾效率、成本与能力,百灵开源旗舰推理模型 Ring-2.6-1T
5月15日,蚂蚁百灵开源旗舰级推理模型Ring-2.6-1T,权重文件上线Hugging Face、ModelScope平台。该模型有万亿参数,‘按需思考’,在代理执行、推理机制、训练范式三方面升级,评测表现出色。
首次结合RL与SFT各自优势,动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展,核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架,融合在线强化学习与模仿学习,解决了RLVR方法局限,提升模型训练效果,代码数据开源。
告别卡脖子,华为黑科技破局!昇腾推理加速1.6倍打破LLM降智魔咒
大模型参数规模大,推理部署难。华为诺亚提出Pangu Light框架,结合算法创新与国产昇腾平台,通过跨层注意力剪枝等技术,解决剪枝后模型失稳问题,实现高压缩率、推理加速与高精度。
大模型最后一层竟是推理累赘?绕开对齐税,奥数准确率暴涨 22.4%!
Qwen团队、清华和南洋理工研究打破传统认知,揭示‘对齐税’现象。提出Confident Decoding策略,在多架构和评测集实验中表现出色,开销低,挑战‘LLM最后一层最优’常识。
《生化危机》女主演跨界AI拿SOTA了!打造免费“AI记忆系统”爆火GitHub
《生化危机》女主角Milla Jovovich与程序员老友及Claude合作,打造开源免费的AI记忆系统MemPalace。该系统在多项测试中成绩优异,采用“记忆宫殿法”,检索效率提升34%,还设计了AAAK语言,成本低且精度高。
长思维链里的推理步骤,哪些最关键?三招锁定LLM的「命门句子」
杜克大学和 Alphabet 研究者提出在句子层面分析推理痕迹,找出长思维链中关键步骤,提高 LLM 可解释性等。提出三种互补方法,还提供开源工具,研究为调试推理失败等提供可能。
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式,但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇,LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述,提出五大协同范式,总结评估体系,分析挑战与方向。
攻克大模型训推差异难题,蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日,蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0,独创棒冰算法解决训推差异难题,实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能,降低推理成本。
检索做大,生成做轻:CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡
CMU团队在最新ECIR接收论文中,系统评估RAG语料规模与生成模型规模替代关系。实验表明,语料扩容可让小模型追上大模型,提升主要来自证据覆盖。研究为RAG系统提供更具性价比提升路径。