本文字数:约 2800 字,预计阅读时间:10 分钟重点新闻自回归因果注意力也能并行解码?上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈,模型代码全开源自回归因果注意力机制是目前大语言模型(LLM)中广泛使用的一种技术,它通过自回归的方式逐步生成文本。然而,这种机制通常依赖于逐个词的解码过程,无法实现并行化,这在一定程度上限制了模型的推理速度。近日,上海交通大学和加州大学圣地亚哥分校(UCSD)的研究团队成功突破了这一瓶颈,提出了一种新的方法,使得自回归因果注意力机制也可以实现并行解码,从而显著提高了LLM的推理速度。这一成果不仅在技术上具有重要意义,而且也为未来的模型开发提供了新的思路和方向。该研究的主要贡献在于,通过引入新的算法和优化策略,使得自回归因果注意力机制能够在保持模型性能的同时实现高效并行解码。研究团队还开源了模型代码,方便其他研究者进一步探索和应用这一技术。此外,该研究还对现有的一些基准测试进行了评估,结果显示,新的方法在多个任务上都取得了显著的性能提升。该研究的突破性在于其在保持模型推理精度的同时,大幅提升了推理速度,这对于大规模语言模型的实际应用具有重要意义。未来,该技术有望在

今日新鲜事 · 15 天前

本文字数:约 3000 字,预计阅读时间:15 分钟AI大佬Karpathy焦虑了:作为程序员,我从未感到如此落后AI大佬Andrej Karpathy在其个人博客中表达了对于AI技术快速发展的焦虑。Karpathy指出,尽管他是AI领域的资深程序员,但面对AI技术的飞速进步,他感到前所未有的落后。他认为,AI技术的快速发展不仅仅是代码层面的进步,更是思维方式和解决问题方法的革新。Karpathy的观点反映了AI技术在当前阶段的快速发展和广泛影响。AI技术不仅改变了传统的编程方法,还对整个软件开发行业产生了深远的影响。随着大语言模型的兴起,代码生成、自动化测试和软件开发流程的优化都得到了显著的提升。Karpathy的焦虑也提醒我们,技术进步的速度远远超出了人类的预期,这需要我们不断学习和适应,以保持在技术前沿的位置。告别「单线程」思维:通研院提出NPR框架,让智能体进化出原生的并行推理大脑通研院提出了一种名为NPR(Neural Parallel Reasoning)的框架,该框架旨在解决智能体在多任务处理和并行推理上的难题。传统的智能体大多采用“单线程”思维模式,即一次只能专注于一个

今日新鲜事 · 18 天前

本文字数:约 4100 字,预计阅读时间:17 分钟从单点突破到一体多端:拆解天禧AI 3.5进化背后三年的进化哲学天禧AI 3.5 的进化标志着在人工智能领域中从单一功能向多端整合的转变。从最初的单点突破到如今的一体多端,天禧AI 3.5 在三年的进化中逐渐形成了独特的进化哲学。天禧AI 3.5 通过不断优化其算法,不仅在语音识别、图像处理、自然语言处理等多个领域取得了显著进展,更是在多模态学习和跨模态迁移上取得了突破。这些技术的应用不仅提升了单个系统的智能水平,更为其在智能家居、智能医疗、智能教育等领域的广泛应用奠定了基础。值得一提的是,天禧AI 3.5 在智能体生态建设上的探索,使得多模态智能体能够协同工作,为用户提供更加智能、无缝的服务体验。天禧AI 3.5 的进化哲学,不仅体现在技术上的不断优化与整合,更在于其始终关注用户需求,致力于提供更加人性化、智能化的解决方案。赵何娟对话王维嘉:AI没有系统性泡沫,原生AI应用将在三年内爆发 | 巴伦精选赵何娟和王维嘉在对话中深入探讨了AI领域的泡沫论问题,王维嘉认为,AI泡沫论的本质是节奏问题。他强调,只要模型能力持续提升,AI就不存

今日新鲜事 · 19 天前
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