此外，为了提高操作效率和降低延迟，开发了高效的模型协作推理框架，包括去中心化的水平协作、云-边缘-端的垂直协作以及多接入协作。最后，概述了若干开放性挑战和研究机会。AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，希望以辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领域的

此外，推理LM的一个关键用例是作为教师，用于蒸馏新的学生模型和启动未来的RL迭代，而不是直接部署。基于这些考虑，本文引入了一个新框架，通过训练一类新的强化学习教师（RLTs），专注于产生最有效的下游蒸馏效果，从而避免了RL的探索挑战。AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，

同时假设存在较小的语言模型(g_{\phi})，在推理算法(\mathcal{A})的辅助下，(\mathcal{A})可涉及对(g_{\phi})的一次或多次调用，并结合外部知识库(\mathcal{D})、外部工具(\mathcal{C})和外部记忆(\mathcal{M})等，使得(P(f_{\theta}(q),\mu)\leq P(\mathcal{A}在移动设备、边缘计算等资源紧张的场

点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！点击阅读原文观看作者讲解回放！个人信息作者：赵晗，浙江大学-西湖大学联合培养博士生内容简介近年来，在各个领域应用多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，MLLMs通常包含著名的Transformer网络，其计算复杂度呈二次方增长，效率较低。在本文中，我们介绍了一种基于状态空间模型构建的多模态大规..

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在减少大型语言模型（LLMs）的规模的同时保持其性能的挑战已经引起了广泛关注。在本文中，作者提出了一种新颖的方法，即个性化联邦学习与图注意力网络（pFedGAT），它捕获客户端之间的潜在图结构，并动态确定每个客户端对其他客户端的重要性，从而实现对聚合过程的细粒度控制。AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链

但是与理想中不同，虽然现有的编辑方法在少量知识更新场景中展现出了优异的效果，研究人员已经发现当对模型进行连续、大量的编辑时，模型不仅记不住新的知识，甚至会丧失语言能力，产生崩溃问题。AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，希望以辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，

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即便有了语义聚类与重排序，关键token的数量也不能无限制增长。AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，希望以辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领域的未来。针对GPU的计算特性，设计了支持可变块大小的稀疏注意力kernel，配合高效的批量k-mean

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