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2025-06-20 talkingdev

语言模型推理经济学:为何当前扩展方法遭遇瓶颈

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...

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2025-06-20 talkingdev

LLM时代推荐与搜索系统的革新:语义ID与生成式检索的崛起

在大型语言模型(LLM)时代,推荐与搜索系统正经历从传统物品ID到丰富'语义ID'(Semantic IDs)的重大转型。这一变革引入了生成式检索和多模态嵌入技术,显著提升了系统处理冷启动覆盖、长尾内容发现的能力,并实现...

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2025-06-19 talkingdev

将大语言模型编译为MegaKernel:低延迟推理的新路径

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...

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2025-06-19 talkingdev

[论文推荐]Text-to-LoRa:无需训练数据的即时Transformer定制技术

Sakana AI研究团队开发出一项突破性技术——Text-to-LoRa(T2L)系统,该系统仅需文本描述即可即时定制大型语言模型,无需传统方法所需的训练数据或耗时微调过程。该技术的核心创新在于将数百个LoRA适配器(一种高效轻...

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2025-06-18 talkingdev

MiniMax开源推理模型M1:混合专家架构+闪电注意力

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...

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2025-06-18 talkingdev

解密LLM中的KV缓存机制:从原理到优化实践

KV(键值)缓存是大型语言模型(LLM)推理过程中的关键技术,通过存储注意力计算的中间结果显著提升生成效率。以逐词生成"Time flies fast"为例,传统方式需在每个步骤重复计算"Time"和"flies"的注意力权重,而采用K...

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2025-06-18 talkingdev

谷歌Gemini 2.5 Pro与Flash全面开放,新增Flash-Lite预览版及可控“思考预算”功能

谷歌近日宣布其人工智能模型Gemini 2.5 Pro和Flash版本已全面开放使用,同时推出预览版Flash-Lite。此次更新最引人注目的是引入了可控的“思考预算”机制,该技术通过动态分配计算资源,在保证推理精度的同时为开发者...

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2025-06-17 talkingdev

Groq低延迟硬件接入Hugging Face推理平台,支持Llama 4和Qwen 32B等模型

Groq的低延迟硬件技术现已正式成为Hugging Face Hub及SDK的可选推理服务提供商,这一合作标志着AI基础设施领域的重大突破。通过集成Groq的专用处理器架构,开发者能够以服务器无感知(serverless)方式极速调用Llama...

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