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想象一下，你在一个陌生的房子里寻找合适的礼物盒包装泰迪熊，需要记住每个房间里的物品特征、位置关系，并根据反馈调整行动。
近日，NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM，以无需训练的即插即用加速方案，实现了推理速度的突破！通过创新的技术组合，在不依赖重新训练模型的前提下，该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据，解析其核心优势。
EfficientLLM项目聚焦LLM效率，提出三轴分类法和六大指标，实验包揽全架构、多模态、微调技术，可为研究人员提供效率与性能平衡的参考。
Meta推出KernelLLM，这个基于Llama 3.1微调的8B模型，竟能将PyTorch代码自动转换为高效Triton GPU内核。实测数据显示，它的单次推理性能超越GPT-4o和DeepSeek V3，多次生成时得分飙升。
首个用于加速扩散式大语言模型（diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs）推理过程的免训练方法。
别人都在用 X 发帖子，分享新鲜事物，微软副总裁 Nando de Freitas 却有自己的想法：他要在 X 上「开课」，发布一些关于人工智能教育的帖子。该系列会从 LLM 的强化学习开始，然后逐步讲解扩散、流匹配，以及看看这些技术接下来会如何发展。
现有的数据合成方法在合理性和分布一致性方面存在不足，且缺乏自动适配不同数据的能力，扩展性较差。
在文档理解领域，多模态大模型（MLLMs）正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解，它们在扫描或数字文档基准测试（如 DocVQA、ChartQA）中表现出色，这似乎表明 MLLMs 已很好地解决了文档理解问题。然而，现有的文档理解基准存在两大核心缺陷：
你以为PDF只是用来阅读文档的？这次它彻底颠覆了你的想象！极客Aiden Bai最新整活——直接把大语言模型（LLM）塞进PDF里，打开文件就能让AI讲故事、陪你聊天！更夸张的是，连Linux系统都能在PDF里运行。
在前端开发领域，Vue 框架一直以其易用性和灵活性受到广大开发者的喜爱。而如今，Vue 生态在人工智能（AI）领域的应用上又迈出了重要的一步。尤雨溪近日宣布，Vue、Vite 和 Rolldown 的文档网站均已添加了llms.txt文件，这一举措旨在让大型语言模型（LLM）更方便地理解这些前端技术。