一项突破性研究展示了小模型通过创新训练方法战胜巨型模型的可能。日本Sakana.AI团队开发的"教师模型"采用全新范式——这些模型不需要自行解决问题，而是被直接提供问题和正确答案，专注于生成清晰易懂的解决方案解释...

来自arXiv的最新研究论文提出SeLoRA（Spectral-efficient Low-Rank Adaptation）技术，通过将LoRA适配器重新参数化为稀疏谱子空间，在保持模型表达能力的前提下显著减少冗余参数。该技术在多模态任务测试中表现突出...

本文深入探讨了长上下文问答系统的评估方法，包括指标设计、数据集构建以及人工或大语言模型(LLM)评估技术。文章重点分析了该领域面临的四大核心挑战：信息过载问题、证据分散现象、多跳推理需求以及幻觉生成风险。...

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...

近日，一篇关于将大语言模型（LLMs）编译为单一MegaKernel以实现低延迟推理的技术文章引发广泛讨论。该技术通过优化编译器设计，将传统需要多个内核调用的LLM推理过程整合为高度融合的单一内核，显著减少了内核启动...

DeepNVMe最新版本实现了多项突破性升级：首先扩展了对模型检查点（checkpointing）和推理工作负载的支持，使深度学习框架能更高效地管理训练中间状态；其次新增PCIe Gen5 NVMe的扩展能力，显著提升存储带宽以应对大...

人工智能公司MiniMax在GitHub开源了其4560亿参数规模的推理模型M1，该模型采用创新的混合专家架构（MoE）并引入'闪电注意力'技术，实现百万token级别的超长上下文处理能力（相当于DeepSeek R1的8倍）。特别值得注意...