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标签:检索补偿×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月20日
11:31
11:31arXiv cs.LG@Yuhao Shen, Tianyu Liu, Xinyi Hu, Quan Kong, Baolin Zhang, Jun Dai, Jun Zhang, Shuang Ge, Lei Chen, Yue Li, Mingcheng Wan, Cong Wang
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投机解码通过草稿-验证范式加速大模型推理,但现有方法构建的庞大草稿树带来严重的显存带宽和计算开销。动态深度剪枝虽能减少延迟,却会丢弃潜在有效候选,导致接受率无法达到稠密树的上限。本文提出Graft框架,将剪枝与检索作为相互增强的操作:剪枝释放计算预算,检索补偿剪枝导致的覆盖损失并恢复接受长度。Graft采用“先剪后接”机制,以近乎零开销将高预测性的检索令牌填入剪枝空位,无需训练且无损。在短上下文、长上下文及大规模模型(如Qwen3-235B)上,Graft实现了最高5.41倍加速,平均加速比EAGLE-3提升21.8%,并初步探索了在非自回归草稿范式中的应用。
论文投机解码推理加速剪枝检索补偿大模型部署

推荐理由:做推理加速的团队终于有了一个不牺牲接受率的剪枝方案——Graft用检索补偿剪枝损失,直接提升EAGLE-3 21.8%的加速比,搞LLM部署的值得试试。
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