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2025-02-14 talkingdev

论文:Jakiro利用Mixture of Experts优化Speculative Decoding,提升推理速度

近日,Jakiro团队通过引入Mixture of Experts(MoE)技术,成功优化了Speculative Decoding的性能。该方法通过生成多样化的预测结果,减少了候选预测之间的相关性,从而显著提升了推理速度。Speculative Decoding作...

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2025-02-10 talkingdev

论文:QLASS推出Q引导逐步搜索方法,提升语言agent决策效率

近日,QLASS推出了一种创新的Q引导逐步搜索方法,旨在提升语言agent的决策能力。该方法通过提供中间奖励,显著提高了推理效率,并减少了对标注数据的依赖。这一技术突破不仅优化了语言agent的搜索过程,还为复杂任务...

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2025-02-09 talkingdev

三大技术观察:AI与LLM的未来发展趋势

在最新的技术观察中,我们总结了三个关键点,揭示了AI与LLM(大型语言模型)领域的未来发展趋势。首先,LLM的embedding技术正在迅速进步,使得模型能够更好地理解和生成自然语言。其次,agent技术的应用范围不断扩大...

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2025-02-06 talkingdev

深入解析推理型LLMs:技术原理与应用前景

随着人工智能技术的快速发展,推理型LLMs(Large Language Models)在自然语言处理领域展现出了巨大的潜力。推理型LLMs不仅能够生成高质量的文本,还具备强大的逻辑推理能力,能够在复杂任务中提供精准的解决方案。...

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2024-10-14 talkingdev

论文:DeepSeek通过大规模合成数据推动LLM中的定理证明进展

DeepSeek项目致力于通过大规模合成数据提升LLM在定理证明领域的能力。传统的定理证明通常依赖于有限的标注数据,这限制了模型的学习和推理能力。DeepSeek通过生成多样化的合成数据集,训练模型识别和解决复杂的数学...

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2024-07-10 talkingdev

论文:将系统2精炼为系统1:COT新思维链模型提升计算和推理效率

系统2模型是一种使用类似于思维链的方法,通过更多的测试时间计算来提升推理的模型。最新的研究发现,我们可以将这种行为提炼为一个系统1模型,使其运行速度更快,而准确性相似。系统1模型的主要优势在于其高效的运...

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2024-07-02 talkingdev

改进推理效率的Block Transformer

这个代码库引入了一种新型的Transformer变压器,其KV缓存大小大幅度减少。虽然尚未在大规模上得到证实,但理论上,它可以匹配常规变压器的性能。这意味着,我们现在有了一种新的工具,可以在处理复杂的计算问题时,...

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2024-06-21 talkingdev

Character AI推理效率优化:实现每秒2万次查询

Character AI是一家知名的人工智能公司,其每秒可处理20,000次查询,这一数据相当于Google搜索量的20%。为了能够高效运行,Character AI团队进行了一系列的创新性改进。这些改进不仅提高了系统的运行效率,还提升了...

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