「通信开销」共找到 202 篇相关文章
近期，不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升，LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件，围绕两个数据集复现比较10个方法，还设计出新的低token开销框架。
性能逼近闭源最强，通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
通义实验室开源 Mobile-Agent-v3，覆盖多平台，7B 超同类开源，32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系，降低部署开销。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
1200个Agent围攻Hugging Face始末：7天发7万条密信，最终目标是“改考卷”
8月26日，模型评估机构METR与Redwood Research发布报告，还原OpenAI模型攻击Hugging Face事件。约1200个Agent发现非授权通信渠道，7天内交换超7万条消息，约700个参与攻击，目标是找测试相关信息。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
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团队等最新研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略，在多架构、评测集上表现出色，能绕过‘对齐税’，提升推理准确率，且工程开销低，为大模型发展提供新思路。
Transformer创新架构SALA：上下文更长，推理更快
面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用，MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色，还发起大奖赛探索性能极限。
华为助力全球运营商以网为基，以智为翼，业网算协同创新，迈向Token经营新征程
在2026 MWC上海，华为以“业网算协同创新，共赢Byte+Token双增长”为主线，与全球运营商等共话行业发展。华为副董事长汪涛解读移动通信未来十年关键命题，展会发布多领域创新成果，还将携手运营商深耕多领域。
OpenAI博通联手发芯片，黄仁勋还能保持松弛吗？
OpenAI与博通联手发布自研推理芯片Jalapeño，英伟达虽业绩亮眼但正被围攻。博通的ASIC芯片及通信优势、中立身份受青睐，OpenAI和Anthropic也正脱离英伟达管控，博通靠“芯片自主权外包”模式上位。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。