
策略学习助力LLM推理效率:MIT与谷歌团队提出异步并行生成新范式
策略学习助力LLM推理效率:MIT与谷歌团队提出异步并行生成新范式大语言模型(LLM)的生成范式正在从传统的「单人书写」向「分身协作」转变。传统自回归解码按顺序生成内容,而新兴的异步生成范式通过识别语义独立的内容块,实现并行生成。
大语言模型(LLM)的生成范式正在从传统的「单人书写」向「分身协作」转变。传统自回归解码按顺序生成内容,而新兴的异步生成范式通过识别语义独立的内容块,实现并行生成。
京东探索研究院关于大模型的最新研究,登上了Nature旗下期刊!
洛桑联邦理工学院研究团队发现,当GPT-4基于对手个性化信息调整论点时,64%的情况下说服力超过人类。实验通过900人参与辩论对比人机表现,结果显示个性化AI达成一致概率提升81.2%。研究警示LLM可能被用于传播虚假信息,建议利用AI生成反叙事内容应对威胁,但实验环境与真实场景存在差异。
要问最近哪个模型最火,混合专家模型(MoE,Mixture of Experts)绝对是榜上提名的那一个。
「三个点电荷 + Q、-2Q 和 + 3Q 等距放置,哪个向量最能描述作用在 + Q 电荷上的净电力方向?」
在端侧设备上处理长文本常常面临计算和内存瓶颈。
2025 年 5 月,美国加州大学河滨分校 (UC Riverside) 与宾夕法尼亚州立大学 (Penn State University) 联合团队在机器人领域顶级会议 ICRA 2025 上发布最新研究成果 LaMMA-P。
在今年,DeepSeek R1火了之后。
部署超大规模MoE这件事,国产芯片的推理性能,已经再创新高了—— 不仅是“英伟达含量为0”这么简单,更是性能全面超越英伟达Hopper架构!
AI能写论文、画图、考高分,但连「看表读时间」「今天是星期几」都错得离谱?最新研究揭示了背后惊人的认知缺陷,提醒我们:AI很强大,但精确推理还离不开人类。