推論系統
PELM 聯合調節 DVFS 與推測解碼,端側 LLM 能耗最多降低 52.4%
PELM 不只調整處理器頻率,還動態選擇推測解碼設定與驗證深度,在熱限制下共同控制硬體和模型工作量。論文報告最高 23.1% 加速及 52.4% 節能,但峰值結果不能直接外推到手機或其他模型。
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推論 runtime、量化、 serving、KV cache、成本與效能。
推論系統
PELM 不只調整處理器頻率,還動態選擇推測解碼設定與驗證深度,在熱限制下共同控制硬體和模型工作量。論文報告最高 23.1% 加速及 52.4% 節能,但峰值結果不能直接外推到手機或其他模型。
推論系統
SageMaker 即時推論端點新增 `PREFIX_AWARE`,讓相同系統提示、文件或對話歷史盡量落到同一實例。官方七節點測試顯示長前綴工作負載明顯受益,但序列化差異、熱門前綴與快取容量仍會左右實際成效。
地球觀測與應用研究
Google 與 NASA JPL 讓視覺 Transformer 直接結合 EMIT 的光譜及空間脈絡,同時估算濃度、羽流邊界與排放源位置。公開模型找回約八成專家標註案例,但更高敏感度也帶來地表混淆與假陽性風險。
生成式音訊
YuE2 把旋律與和弦的符號規劃、語意 token 和 flow-matching 音訊合成放進同一套生成流程。權重可在 24GB GPU 執行,但非商用授權及最佳八選一評測,使其與商用系統的比較仍須保守解讀。
代理工具
Φ-Bench 將評測範圍從單一 GPU kernel 擴大至跨檔案實作與端到端系統最佳化。八款前沿模型都能偶爾找到有效修改,但推理預算增加並未穩定轉化為更好的工程結果。
最新模型
SWE-2 以 2.8T 參數的 Kimi K3 為底模,利用成本懲罰、低精度 rollout 與同步更新的草稿模型改善程式代理效率。官方基準顯示它接近前沿閉源模型,但成績主要由 Cognition 自行執行,且目前沒有獨立 API 或權重。
最新模型
North Small Translate 每個 token 啟用 25B/總計 218B 參數,支援繁體中文等逾 50 種語言與地區變體。模型可經 Chat V2 API 試用或自行部署 FP8 權重,但 CC BY-NC 4.0 禁止直接商用,官方也未公開可比較的翻譯基準成績。
最新模型
Hugging Face 修正 `chunked_nll` 不必要的 FP32 轉型,並示範用八張 H100 對百萬 token 序列完成單步訓練。新版同時徹底移除舊 PPO 介面並提高多項相依套件版本,升級前須重新檢查訓練程式與數值表現。
AI for Science
Google DeepMind 把 AlphaGenome 對全人類基因組可能出現的單鹼基替換預先運算成 1 PB 圖譜,並以 AVI 分數統一排序編碼區與非編碼區變異。它大幅降低大規模篩選成本,但資料仍是模型預測,不能取代功能實驗或臨床診斷。
最新模型
Inception 發布具 26 萬 token 上下文、可調推理及平行工具調用的 Mercury 2.5,繼續以反覆修正多個 token 取代純自回歸解碼。官方宣稱每秒 1,107 token,但 Vercel AI Gateway 的即時中位數約為 616 token,部署者仍須用自身提示與併發條件重測。
GitHub Repo
OpenBMB 發布具 13.1 萬 token 上下文與工具調用能力的 2B 稠密模型,並同步公開分階段權重、訓練資料及多種量化格式。第三方評測肯定其同級競爭力,但社群測試發現官方取樣設定可能讓 GGUF 量化版陷入重複生成。
代理工具
新版讓支援的模型在系統提示動態更新時繼續沿用 KV cache,減少長工作階段的重算成本。代價是 Session V3、Agent 與 Inbox API 同步出現不向下相容的改動,外掛及自製日誌工具必須重新驗證。