AI资讯新闻榜单内容搜索-前向传播

关键词: AI,模型训练,DePass,AI Lab

随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力，如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程，已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而，现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动；同时，不同层面的归因（如 token、模型组件或表示子空间）通常依赖各自独立的特定方法，缺乏统一且高效的分析框架。

关键词: AI,Megakernel,模型训练,人工智能

斯坦福Hazy实验室推出新一代低延迟推理引擎「Megakernel」，将Llama-1B模型前向传播完整融合进单一GPU内核，实现推理时间低于1毫秒。在B200上每次推理仅需680微秒，比vLLM快3.5倍。

关键词: AI,模型训练,Hinton,NoProp

Noprop：没有反向传播或前向传播，也能训练神经网络。

关键词: AI,3D虚拟表情,AI表情,GAGAvatar

GAGAvatar的出现正是为了解决这一瓶颈，通过一次前向传播就能生成3D高斯参数，实现高效的渲染与动画驱动。

关键词: OpenGraph,基础大模型,文生图大模型,扩散模型,前向传播

图学习领域的数据饥荒问题，又有能缓解的新花活了！

关键词: EAGLE,大模型,大模型推理,LLM

大语言模型（LLM）被越来越多应用于各种领域。然而，它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则：每个词（token）的生成都需要进行一次前向传播，需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。