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M2K
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新的M2K框架增强了LLM推理的CUDA内核验证
研究人员开发了M2K，一个旨在提高大型语言模型（LLM）推理系统中使用的CUDA内核可靠性的新框架。M2K解决了LLM和CUDA内核之间接口隐式且指定不当的问题，这常常导致内存错误。该框架使该接口显式化，从而能够自动检测这些错误。在评估中，M2K以较低的误报率成功识别了LLM推理系统中181个先前未知的错误。
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模仿学习提升自动定理证明性能
研究人员开发了一种新颖的自动定理证明方法，将连接图表的构建视为转移系统中的一个策略。该方法利用模仿学习从现有证明中训练的图神经网络来评估证明编辑。在M2k、MPTP2078-bushy和TPTP v9.2.1等数据集上进行测试时，这些学习到的策略显示出显著的改进，解决了多达46%的更多问题，并在固定步数预算内以比leanCoP系统快一个数量级的方式获得证明。