两篇新的研究论文介绍了加速人工智能模型推理的方法。第一篇，Rank-Aware Speculative Sampling (RASS)，通过对候选草稿进行排名并优化其选择以最小化与目标模型输出的差异，改进了现有基于树的推测性采样技术在扩散模型上的应用。在匹配的计算预算下，RASS 在 CIFAR-10 上的速度比 Diffusion Greedy Rejection Sampling (D-GRS) 快高达 20%。第二篇论文提出了 CAST (Cost-Aware Speculative Trees)，它通过根据部署延迟测量动态确定验证树的宽度来优化大型语言模型的推测性解码。CAST 在各种设置和 GPU 代际中实现了高达 43% 的加速，确保目标输出分布保持不变。 AI
影响 这些技术可以显著降低扩散模型和大型语言模型的推理延迟，从而实现更快、更高效的人工智能应用。
排序理由 两篇学术论文介绍了加速人工智能模型推理的新颖方法。
- arXiv
- CAST
- graphics processing unit
- Hugging Face
- large language model
- ScienceCast
- alphaXiv
- CIFAR-10
- COCO2014
- Diffusion Draft Trees
- Diffusion Greedy Rejection Sampling
- FFHQ
- Rank-Aware Speculative Sampling
- Stable Diffusion 3.5
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