AITP
精选全部 AI 动态AI 日报Agent 接入关于更新日志信源提报反馈
登录 / 注册
AITOP
全部 AI 动态
AI 相关资讯全量信息流
全部博客资讯推文论文
全部模型产品行业论文技巧
标签:自适应压缩×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
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
15:23
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?
5月12日
19:11
19:11arXiv: OpenAI@Songtao Wei, Yi Li, Zhikai Li, Xu Hu, Yuede Ji, Guanpeng Li, Feng Chen, Carl Yang, Zhichun Guo, Bingzhe Li
LEAD提出了一种在线自适应推理压缩方法,解决大推理模型(如OpenAI o1、DeepSeek-R1)在CoT过程中过度冗长的问题。传统强化学习方法使用静态权重和全局长度约束,难以平衡正确性与效率,且无法适应不同问题的推理预算需求。LEAD通过Potential-Scaled Instability动态校准每步的正确-效率权衡,并基于模型自身正确rollouts在线估计每个问题的目标长度,然后应用对称效率奖励——既惩罚过度思考也惩罚过度压缩。在五个数学推理基准上,LEAD取得了最高的准确率和准确-效率得分,同时生成比基础模型更短的输出。
论文推理模型推理效率自适应压缩强化学习Chain-of-Thought

推荐理由:该方法为推理模型部署中的计算效率问题提供了自适应解决方案,对于实际应用中降低推理成本和延迟具有重要价值,特别是在数学推理等需要长链推理的场景。
原文
精选全部日报登录