M1是一种基于Mamba架构的推理模型，通过扩展测试时间计算进行训练。虽然尚未完全达到最先进模型的水平，但M1在长上下文处理和高吞吐量任务中表现出色。这一突破为大规模语言模型的推理效率提供了新的研究方向，特别...

DeepSeek最新研究论文《Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling》提出了一种创新方法，通过推理时缩放技术优化奖励模型，从而引导更强大的推理模型生成。该技术标志着这家中国初创公司的一项战略布...

近日，Character AI在其大规模推理系统中成功减少了KV缓存的使用，并在一个简化版的GPT模型中实现了这一优化。通过这一技术改进，内存使用量减少了40%。这一优化不仅提升了系统的运行效率，还为未来更大规模的AI模型...

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...