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Tellme Networks
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SPARTA加速器通过稀疏三元设计提升LLM边缘推理性能 · 跟踪到1个来源
研究人员开发了SPARTA，这是一种新颖的加速器，专为边缘设备上稀疏三元大语言模型（LLM）的高效长上下文推理而设计。SPARTA采用面向阶段的稀疏数据流和统一的计算结构，将三元运算和注意力机制映射到共享处理单元上，从而利用各种形式的稀疏性。一个自适应的两级注意力引擎通过将KV缓存流量减少高达4.8倍，同时损失极小的质量。基准测试表明，SPARTA在生成吞吐量和能效方面显著优于NVIDIA Jetson AGX Orin和AMD Ry…
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新系统teLLMe助力城市驾驶数据因果分析
研究人员开发了teLLMe，一个用于城市驾驶数据探索性因果分析的系统。该系统利用一个感知模式的LLM，将关于交通事件的自然语言问题转化为结构化因果查询。teLLMe随后采用因果结构学习、基于bootstrap的稳定性检查和估计技术，提供一个“因果卡”，详细说明效应估计、假设和自然语言解释。该工具旨在通过明确不确定性和建模选择来辅助交通机构的假设生成，而不是提供明确的因果声明。