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Shiqi He
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TetriServe系统提升DiT模型服务效率
研究人员开发了TetriServe，一个旨在高效服务扩散Transformer（DiT）模型的新颖系统，DiT模型在图像生成方面计算量巨大。传统的服务方法难以应对混合工作负载和严格的截止日期，导致GPU利用率低下和未达到服务水平目标（SLO）。TetriServe引入了步级序列并行和基于轮次的调度机制，以根据单个请求的截止日期动态调整并行度，从而提高SLO达成率和GPU利用率。
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新框架通过树状推理提升LLM网络代理效率
研究人员推出 Branch-and-Browse，一个旨在增强大型语言模型（LLM）驱动的网络代理能力的新框架。该框架通过采用多分支推理的树状探索方法并整合上下文记忆，解决了当前方法在推理深度和效率方面的局限性。Branch-and-Browse 还具备高效的网络状态回放和页面动作记忆功能，可在会话间共享已探索的动作，从而在基准测试中提高性能。