扩散模型引领快速深度学习新潮流 英伟达与微软联手突破每秒千个令牌限制
全球首个深度思考的扩散模型诞生！ 它摒弃了传统的自回归模式，成为世界上生成速度最快的模型。 对比之下，传统自回归的“打字机式”输出方式（逐个token按顺序生成）就像乌龟一样慢： 实际测试结果显示，在英伟达GPU上运行的Mercury 2扩散推理大语言模型可实现每秒1009个tokens的速度。 这一速度比GPT-5（mini版）和Claude-4.5（haiku版本）等传统模型快了五倍之多
AI资讯9 阅读
搜索: "大语言模型"
共找到 3 篇相关文章
大语言模型的推理能力受到质疑：系统性研究揭示结构性失败原因
过去两年间，大型语言模型在推理领域的进步显著。从数学与编程生成到解决复杂的逻辑和科学问题，这些模型不断刷新基准测试的记录。随着“推理模型”概念的兴起，越来越多的研究开始将推理能力视为通向通用人工智能的关键标志。在能力迅速提升的同时，一个更为基础的问题逐渐显现：当模型在执行推理任务时出现错误，这些失误是随机波动还是表明了深层次的设计缺陷？近期发表于 TMLR 的论文《大型语言模型推理失败》对该问题进
科技新闻8 阅读
北京航空航天大学发布Code2Bench：推动代码大模型评估体系革新，终结单纯刷分现象
在评估大语言模型（LLM）生成代码的能力时，一个日益凸显的问题浮现出来：当这些模型在 HumanEval 和 MBPP 等经典基准测试中取得近乎饱和的成绩时，我们究竟是在衡量其真实的泛化推理能力，还是仅仅检验它们对训练数据的记忆力？目前的代码基准正面临两大核心挑战：一是数据污染的风险，二是测试严谨性的不足。前者可能使评测退化为「开卷考试」，而后者常常导致一
科技新闻8 阅读