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推理速度飙升5倍,苹果提出全新Multi-Token生成框架!
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架,挖掘其对未来词元“先验知识”,通过多项技术并行预测多词元,微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
奥特曼深夜官宣:OpenAI重回开源!两大推理模型追平o4-mini,号称世界最强
OpenAI深夜推出gpt-oss 20B和120B两款开源模型,性能比肩o3-mini和o4-mini,能在消费级显卡甚至手机运行。有宽松许可证等亮点,还准备了体验网站。这是自GPT - 2后首次开源,降低了部分群体准入门槛。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式,LLM推理效率大幅提升!
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式,开发标记语言PASTA - LANG,采用双阶段训练流程,设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量,有可扩展性,为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
DeepSeek 模型技术之旅:从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进,对比了基座与推理模型,介绍了架构、训练方法变化,如 V3.2 结合 MLA 与 DSA,更新奖励和 GRPO 算法,还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
链式思维是幻象吗?从数据分布视角重新审视大模型推理,马斯克回复,Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现,思维链(CoT)推理可能只是对训练数据分布内模式的复现,输入与训练数据分布有差异时,推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题,对实际应用提出警示。
时空压缩!剑桥大学提出注意力机制MTLA:推理加速5倍,显存减至1/8
在大语言模型发展中,Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA,结合时空压缩策略,提升推理效率,在多任务中表现出色,代码已开源。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快,但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年,学术界应推进多模态模型建设,关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
Gemini再揽金牌,力压大学学霸,AI数学推理时代来了!
苏黎世联邦理工学院博士生在大学生国际数学竞赛(IMC)测试了Gemini三种模式,其表现远高于金牌门槛,远超普通大学生。研究人员还从模型输出提取见解,展现了Gemini在数学推理上的优势,凸显AI数学推理能力日益强大。
大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案,让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块,解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题,实验证明可提升模型长文本任务表现。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开,介绍系统背景与痛点,展示主Prompt和决策树,用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt,总结设计原则和迭代方法,还给出通用启示与展望。