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Hao Zeng
Hao Zeng
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新研究解决了大型语言模型中的高效路由问题
一篇新论文探讨了在大型语言模型系统中将查询高效路由到不同模型所面临的挑战。该研究提出了一种受限的条件模型路由方法，旨在平衡可靠性与计算节省。这种方法表明，条件化的程度对于实现无分布可靠性以及潜在的计算优势至关重要。
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香港中文大学（深圳）人工智能学院6篇论文被顶级机器学习会议ICML 2026接收
香港中文大学（深圳）的教授们有六篇研究论文被顶级机器学习会议ICML 2026接收。这些论文涵盖了大型语言模型的有效路由、风险感知推理和先进序列建模等领域。值得注意的是，一篇题为RACER的论文介绍了一种新颖的路由框架，旨在最小化推理成本并控制风险；另一篇题为B-PAC Reasoning的论文提供了一种在线方法，可实现具有性能损失保证控制的高效推理；第三篇题为MIMOMamba的论文提出了一种新的序列建模架构，可联合建模时域和跨通道交互。