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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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arXiv cs.LG@Mind Lab, :, Song Cao, Vic Cao, Andrew Chen, Kaijie Chen, Cleon Cheng, Steven Chiang, Kaixuan Fan, Hera Feng, Huan Feng, Arthur Fu, Jun Gao, Hongquan Gu, Aaron Guan, Nolan Ho, Mutian Hong, Hailee Hou, Peixuan Hua, Charles Huang, Miles Jiang, Nora Jiang, Yuyi Jiang, Qiuyu Jin, Fancy Kong, Andrew Lei, Kyrie Lei, Alexy Li, Lucian Li, Ray Li, Theo Li, Zhihui Li, Jiayi Lin, Kairus Liu, Kieran Liu, Logan Liu, Xiang Liu, Irvine Lu, Maeve Luo, Runze Lv, Pony Ma, Verity Niu, Anson Qiu, Vincent Wang, Rio Yang, Maxwell Yao, Carrie Ye, Regis Ye, Wenlin Ye, Josh Ying, Danney Zeng, Yuhan Zhan, Anya Zhang, Di Zhang, Ruijia Zhang, Sueky Zhang, Ya Zhang, Wei Zhao, Ada Zhou, Changhai Zhou, Yuhua Zhou, Xinyue Zhu, Murphy Zhuang
精选
推荐理由：做大规模LoRA训练和推理的团队终于有了正经的工程方案——MinT解决了策略数量爆炸时的资源浪费问题，用适配器分离和调度大幅降低成本，搞大模型服务的建议点开看看。