Eagle3
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4 天有情绪数据
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DeepSeek与北大发布DSpark，AI推理速度提升高达85% · 追踪10个来源
DeepSeek与北京大学合作发布了DSpark，这是一个旨在显著加速AI模型推理的开源框架。该新框架基于DeepSeek现有的V4模型，通过采用半自回归架构和置信度调度推测解码，将单用户生成速度提高了60-85%。DSpark的目标是提高AI模型部署的效率并降低计算成本，从而使先进的AI在各种应用中更易于获得。
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MiniMax M3 集成 NVIDIA 硬件、vLLM 和 Inferact
SemiAnalysis 报道了 MiniMax AI 的 M3 模型与 NVIDIA 硬件成功集成，特别强调了 vLLM 项目和 Inferact 的 EAGLE3 规格解码。此次合作专注于实现分离式推理，并优化 MoE 内核以提高性能。MiniMax M3 模型与 DeepSeek V4 和 Kimi-K2.6 等其他先进的开放式智能体模型并列，NVIDIA Blackwell 硬件在性能上优于 NVIDIA Hopper。
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EAGLE3 模型与 Qwen 的集成正在进行中
一位开发者正在致力于将 EAGLE3 模型与 Qwen（一个大型语言模型系列）集成。这项工作涉及向 llama.cpp 项目提交一个拉取请求，llama.cpp 是一个在消费级硬件上运行大型语言模型的流行 C/C++ 实现。此更改旨在实现 EAGLE3 与 Qwen 模型一起使用。
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llama.cpp 发布增强性能并添加新功能
llama.cpp 项目发布了多个更新，包括 b9608，该版本更新了 cpp-httplib 并为 macOS、Linux、Android 和 Windows 等各种平台提供了预编译二进制文件。b9606 版本引入了 EAGLE3 推测解码支持，增强了模型推理能力。b9605 版本包括为 Adreno GPU 添加 OpenCL 内核，提高了在某些移动设备上的性能。b9604 版本解决了 SYCL 后端的 CI 构建和发布问题，确保…
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新方法通过策略内蒸馏提升LLM推理速度
研究人员开发了Draft-OPD，一种提高大型语言模型推测解码效率的新方法。该技术通过使用策略内蒸馏来解决离线训练与实时推理之间的不匹配问题。Draft-OPD结合了目标辅助回放和错误重放，使草稿模型能够从接受和拒绝的提议中学习，并专注于阻碍推测性接受的错误。实验表明，该方法可以实现语言模型超过五倍的无损加速。
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新研究探讨用于 LLM 推理加速的推测性解码
arXiv 上发表的多篇研究论文探讨了大型语言模型 (LLM) 推测性解码的进展。这些研究侧重于通过使用一个较小的“草稿”模型来生成 token，然后由一个较大的“目标”模型进行验证，从而提高推理速度和效率。技术包括为生产系统开发可解释的延迟模型、使用强化学习优化草稿策略以及修改模型架构以防止“注意力漂移”等现象。研究旨在提高各种基准测试和模型系列的准确性和加速效果。
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新研究详细介绍了用于加速 RL 训练后部署的推测解码
研究人员开发了一种系统集成的推测解码方法，以加速大型语言模型的训练后部署生成。该技术在 NeMo-RL 中使用 vLLM 后端实现，作为一种无损加速原语，可保持目标模型的输出分布。在 8B 模型上的初步测试显示，部署吞吐量提高了 1.8 倍，模拟预测使用异步 RL 管道对更大模型可实现高达 2.5 倍的加速。