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Yujie Zhang
Yujie Zhang
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新的DAOP引擎优化内存受限设备上的MoE模型推理
研究人员开发了DAOP，这是一种新的设备端推理引擎，旨在优化混合专家（MoE）模型的性能，特别是在内存有限的设备上。DAOP根据激活模式动态地在CPU和GPU之间分配专家，并使用预测性预计算来最小化数据传输延迟。这种方法旨在提高资源利用率并保持模型准确性，其性能显著优于现有的缓存和卸载方法。
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Ophiuchus 框架通过图像推理增强医学大模型
研究人员推出 Ophiuchus，一个旨在增强医学大语言模型（MLLMs）在需要视觉理解和推理的任务中的能力的新框架。这个工具增强的系统允许 MLLMs 动态识别、聚焦医学图像的特定区域，并将其整合到其多模态推理过程中。Ophiuchus 采用三阶段训练策略，包括自我反思和代理工具强化学习，以实现专家级的诊断行为。实验表明，Ophiuchus 在视觉问答、检测和分割的各种医学基准测试中均优于当前最先进的方法。