推理优化

腾讯混元Turbo S

腾讯混元Turbo S是腾讯推出的高效AI模型,采用Hybrid-Mamba-Transformer架构,提升推理效率并降低计算成本。支持快速响应、多领域推理、内容创作及多模态生成,适用于对话、代码、逻辑推理等场景。兼具短思维链与长思维链能力,性能对标行业领先模型。

Profiling Data

Profiling Data是DeepSeek开发的开源性能分析工具,基于PyTorch Profiler收集程序运行数据,用于优化深度学习模型的训练和推理效率。它支持可视化分析,可定位性能瓶颈、分析资源利用情况、优化通信策略,并适用于分布式系统调优。通过提供详细的运行指标,帮助开发者提升计算与通信效率,实现更高效的系统性能。

Bamba

Bamba-9B是一种基于Mamba2架构的解码型语言模型,专注于提升大型语言模型的推理效率,尤其擅长处理长文本。它通过恒定的KV-cache设计解决了内存带宽瓶颈问题,并在多个开源平台上得到支持。Bamba-9B不仅具有高效的吞吐量和低延迟的特点,还支持模型量化及长上下文长度扩展,适用于多种应用场景,包括机器翻译、智能客服、内容推荐、自动摘要和社会媒体监控等。

SANA 1.5

SANA 1.5是由英伟达联合多所高校研发的高效线性扩散变换器,专用于文本到图像生成任务。其核心优势包括高效的训练扩展、模型深度剪枝、推理时扩展等技术,能够在不同计算预算下灵活调整模型性能。支持多语言输入,并具备开源特性,适用于创意设计、影视制作、教育等多个领域。实验表明,其生成质量接近行业领先水平,同时显著降低计算成本。

UltraMem

UltraMem是字节跳动推出的超稀疏模型架构,通过优化内存访问和计算效率,显著降低推理成本并提升速度。其核心技术包括多层结构改进、TDQKR和IVE,使模型在保持性能的同时具备更强的扩展性。适用于实时推理、大规模模型部署及多个行业场景。

TeleChat2

TeleChat2-115B是一款由中国电信人工智能研究院开发的大型语言模型,具备强大的文本生成能力。它支持多语言处理,包括中文和英文,并且能够高效执行多种任务,如文本生成、代码编写、数据分析和语言翻译等。此外,TeleChat2-115B通过先进的架构设计,如Decoder-only结构和Rotary Embedding位置编码方法,提升了模型性能与稳定性。该模型适用于智能客服、内容创作、教育辅

MeteoRA

MeteoRA是一种基于LoRA和混合专家架构的多任务嵌入框架,用于大型语言模型。它支持多任务适配器集成、自主任务切换、高效推理及复合任务处理,提升模型灵活性和实用性。通过动态门控机制和前向加速策略,显著提高推理效率并降低内存占用,适用于多领域问答、多语言对话等场景。

PRefLexOR

PRefLexOR是由MIT开发的一种基于偏好优化和递归推理的自学习AI框架,能通过多步推理、反思和优化提升输出准确性。其核心技术包括ORPO和DPO,结合“思考令牌”与“反思令牌”实现更精准的推理路径对齐。具备动态知识图谱构建、跨领域推理和自主学习能力,适用于材料科学、信息学等复杂场景,支持开放域问题解决和持续优化。

混元hunyuan

腾讯发布的快思考模型,混元hunyuan-TurboS响应速度较前代产品提升了一倍,首字时延降低了44%。优化后的模型使得即时生成内容流畅,适用于知识、数理和创作等多方面应用。

LaTRO

LaTRO(Latent Reasoning Optimization)是一种用于提升大型语言模型推理能力的框架,通过将推理过程视为潜在分布采样并采用变分推断方法进行优化,无需外部反馈即可增强模型生成高质量推理路径的能力。该框架支持自奖励机制、联合学习及梯度估计等技术,广泛应用于数学问题求解、科学问题解答、编程任务、逻辑推理以及自然语言理解等领域,有助于构建更智能、更自主的问题解决系统。