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Qwen3-VL-30B-A3B
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SpecPrefetch框架改进了内存受限设备上MoE模型的推理性能
研究人员开发了SpecPrefetch，一个参数高效的框架，旨在提高稀疏专家混合（MoE）基础模型的推理速度。该方法通过在最终路由决策做出之前预测并异步传输必要的专家，从而解决了专家卸载造成的瓶颈。SpecPrefetch在不改变模型预训练路由的情况下，实现了更好的专家召回率并降低了延迟，证明了在Snapdragon 8 Elite等内存受限设备上部署MoE模型的实际优势。
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新框架通过保留知识和改进生成来增强多模态AI
研究人员正在开发新框架以增强多模态AI模型。Rosetta 引入了一种可组合的预训练方法，可以在不破坏现有知识的情况下添加新模态并保留核心知识，使用动量锚定正交投影来管理梯度冲突。COMPASS 在统一系统中将组合意图控制进行接地，通过使用共享的专家令牌来同时改进感知和生成。SRUM 使统一的多模态模型能够通过使用其理解模块作为内部评估器来改进其生成能力，采用双重奖励系统来保证全局和局部保真度。此外，ReVisIT 提供了一种无需训练…
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狮山实验室发布LiOS，连接云端AI模型与机器人
招商局狮山人工智能实验室的研究人员开发了LiOS系统，旨在弥合云端AI模型与现实世界机器人应用之间的差距。该系统解决了将大型语言模型与机器人硬件集成所带来的复杂性以及对计算资源的持续需求。LiOS为具身AI模型提供了一个闭环迭代流程，能够实现高效的数据收集、模型训练和在实体机器人上的部署。