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Chuangtao Chen
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KV Packet 框架提升 LLM 缓存效率；NVIDIA 发布 Nemotron-3.5-Transcribe
研究人员开发了 KV Packet，一个新颖的大型语言模型 (LLM) 框架，可显著提高键值 (KV) 缓存效率。与需要为依赖上下文的缓存重新计算的先前方法不同，KV Packet 将缓存文档视为不可变的“数据包”，并通过可训练的软令牌适配器进行调整。这种无需重新计算的方法，在 Llama-3.1 和 Qwen-3 上进行了演示，实现了近乎零的计算开销和更低的首次令牌生成时间延迟，同时保持了与完全重新计算基线相当的性能。此外，NVID…
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新型量子扩散模型生成量子态
研究人员推出了一种新颖的量子态集合生成方法——量子生成扩散模型（QGDM）。该模型是一个全量子力学的模型，利用基于量子信道理论的非幺正前向过程将目标量子态转化为完全混合态。然后，一个可训练的后向过程通过引入部分迹以确保非幺正步骤并跨时间步共享参数来恢复原始状态。模拟表明，QGDM在生成随机纯态和混合态方面优于量子生成对抗网络，并为吉布斯态生成等实际应用提供了更强的噪声鲁棒性和效率。