Google最新发布的Gemma 3n和MatFormer模型采用了创新的嵌套Transformer架构，通过Mix-n-Match技术实现弹性推理功能。该技术允许模型在运行时动态调整计算资源分配，显著提升推理效率并降低计算成本。本实践教程详细...

谷歌最新推出的Gemma 3N模型现可通过Dynamic GGUFs技术在本地环境中运行，技术社区已实现与llama.cpp、Ollama及Open WebUI生态的无缝集成。本文详解三种部署方案的技术要点：1）利用llama.cpp的量化推理优化实现低资...

一项创新的推理时间扩展方法通过结合o4-mini、Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-R1三种AI模型，在ARC-AGI-2基准测试中实现了30%的性能提升，显著优于单个模型的表现。该技术采用动态选择机制，根据问题特性自动分配最适合的...

PyTorch与vLLM近日宣布深化技术整合，新增支持量化、注意力机制定制及异构硬件加速等关键功能。这一合作标志着两大开源框架在优化大语言模型（LLM）推理性能方面取得重要突破：量化技术可降低模型计算资源消耗达4-8...

近期GitHub上开源的ConciseHint项目提出了一种创新的大语言模型推理优化技术。该技术通过在生成过程中注入学习或手工设计的简洁提示，能够在保持模型性能的前提下显著提升推理过程的简洁性。这一突破性方法解决了当...

传统大型语言模型(LLM)系统普遍存在硬件利用率低下的问题，主要源于GPU内核的序列化启动及跨设备通信开销。一支研究团队创新性地开发出专用编译器，可将LLM推理过程自动编译为单一megakernel（超级内核），通过三大...

首份关于大语言模型（LLM）服务经济学的综合模型揭示，随着AI公司竞相部署高token消耗的推理模型和智能体，当前扩展推理能力的方法比预期更快遭遇瓶颈。研究发现，网络延迟而非带宽成为主要瓶颈，阻碍了公司通过简单...

人工智能领域迎来重要进展，Featherless AI近日正式成为Hugging Face平台的推理服务提供商。这一合作将为开发者带来革命性的无服务器（serverless）模型访问体验，用户无需管理底层基础设施即可直接调用包括Meta、Qw...