LLaVA-STF项目通过创新的相邻令牌合并技术和多区块令牌融合模块，成功将视觉令牌序列压缩75%，显著提升了多模态推理效率。该技术突破性地解决了视觉语言模型中长序列处理带来的计算资源消耗问题，通过动态合并语义相...

Meta研究团队最新提出的零样本嫁接（zero-shot grafting）方法，通过从大型语言模型（LLM）的浅层中提取小型代理模型来训练视觉编码器，实现了视觉语言模型（VLM）训练成本降低约45%的突破。该技术不仅显著降低了计...

近期，Hugging Face发布了一项名为AutoRound的后训练量化技术，该技术能够在保持模型性能和效率的同时，显著提升低比特量化模型的精度。这一突破性进展为边缘计算和移动端设备部署轻量级AI模型提供了新的可能性，解...

来自arXiv的最新研究论文提出了一种名为DFloat11的动态长度浮点无损压缩框架，通过创新性地利用LLM权重中BFloat16格式的低熵特性，实现了30%的模型体积缩减，同时保持输出结果与原始模型的比特级一致性。该技术采用...

惠普AI Studio推出创新技术方案，通过模型蒸馏技术将前沿大语言模型DeepSeek-R1的推理能力压缩至可在本地设备运行的轻量级版本。该技术突破实现了大模型从云端到本地的迁移，用户可通过Ollama框架进行本地推理部署，...

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...

本文综述了基础模型的参数高效微调技术，深入探讨了在保持多样化任务性能的同时，如何最小化计算成本的方法。随着基础模型（如LLM）的广泛应用，参数高效微调技术（如LoRA、RAG等）成为研究热点。这些技术通过减少需...

近日，GitHub上发布了一个专注于评估蒸馏LLM（Large Language Models）性能的开源项目。该项目提供了两种互补的量化指标，旨在帮助研究人员和开发者更精确地衡量LLM蒸馏的效果。蒸馏技术是一种通过将大型模型的知识...