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Ministral 3
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新研究致力于 LLM KV 缓存优化以实现高效推理 · 已追踪 10 个来源
多篇研究论文探讨了优化大型语言模型 (LLM) 的键值 (KV) 缓存的新技术，以提高推理效率并降低内存开销。这些方法包括面向 AI 加速器的动态缓存编排、NVMe SSD 外部 KV 缓存的性能表征，以及使用互补多样性指标的几何感知驱逐策略。其他方法侧重于针对 KV 缓存连接对模型进行微调，适应提示特定约束的自适应压缩框架，以及在不同上下文和模型检查点之间重用 KV 缓存的方法。一些研究还探讨了用于量化 KV 缓存的注意力加权值投影…
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小型多模态模型在无训练伤口分类方面展现潜力
研究人员探索了使用小型多模态语言模型（SMLMs）进行伤口图像分类，旨在提供一种无需训练的替代传统监督学习方法。通过采用基于检索技术（retrieval-based techniques）的上下文学习（ICL），这些模型无需进行特定任务的再训练即可适应伤口分类任务。在两个公共数据集上的实验表明，SMLMs，特别是Qwen 3.5 27B模型，在使用k近邻（kNN）结合最大边际相关性重排（maximal marginal relevan…