Physical Intelligence公司推出的π₀模型代表了通用机器人策略领域的重大进展。这款融合视觉-语言-动作三模态的基础模型，通过8种不同机器人收集的多样化数据集训练，具备执行复杂物理任务的能力。π₀创新性地结合互联网规模预训练知识和实时动作输出功能，在衣物折叠、餐桌清理等传统难题上展现出超越专用模型的性能。测试显示，π₀在五项评估任务中均显著优于OpenVLA等现有模型。这一突破为机

Physical Intelligence公司推出的π₀模型代表了通用机器人策略领域的重大进展。这款融合视觉-语言-动作三模态的基础模型，通过8种不同机器人收集的多样化数据集训练，具备执行复杂物理任务的能力。π₀创新性地结合互联网规模预训练知识和实时动作输出功能，在衣物折叠、餐桌清理等传统难题上展现出超越专用模型的性能。测试显示，π₀在五项评估任务中均显著优于OpenVLA等现有模型。这一突破为机

本文提出了一种名为半二次量化（HQQ）的新型模型压缩技术，通过创新性地采用促进稀疏性的损失函数和半二次求解器，实现了无需校准数据的快速高效量化。实验表明，HQQ在Llama-2-70B等大型模型上仅需不到5分钟即可完成量化，速度较主流GPTQ方法提升50倍以上。在2位极低比特量化场景下，量化后的70B模型性能超越全精度13B模型，同时内存占用降低80%。该方法在视觉Transformer模型上也展

近年来，大语言模型技术在多个领域取得了突破性进展，为实现泛在智能提供了坚实的基础。然而，泛在智能要求在各种场景中实现无缝的智能体验，这对大语言模型的部署和应用提出了新的挑战。云上部署大模型时，面临实时性、安全性和个性化需求难以兼顾的问题，限制了其在不同环境中的适用性。这些挑战促使研究者探索端侧部署大语言模型的前景，以期在更接近数据源的位置实现更高效的智能服务。然而，端侧的资源限制为大语言模型的部署

大语言模型（LLMs）的快速发展推动了多个领域的变革，重塑了通用人工智能的格局。然而，这些模型不断增长的计算和内存需求带来了巨大挑战，阻碍了学术研究和实际应用。为解决这些问题，人们开发了包括算法和硬件解决方案在内的多种方法来提高大语言模型的效率。本综述全面回顾了旨在提高大语言模型效率的算法进展。与其他通常专注于特定领域（如训练或模型压缩）的综述不同，本文探讨了对大语言模型端到端算法开发至关重要的多

异常报告消息 org.apache.jasper.JasperException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.jsp.index_jsp描述 服务器遇到一个意外的情况，阻止它完成请求。Exceptionorg.apache.jasper.JasperException: org.apache.jasper.Jaspe...

本文提出了一种新型量化技术——半二次量化（HQQ），用于解决大型机器学习模型部署中的内存需求问题。该方法无需校准数据，通过引入稀疏促进损失和半二次求解器，在保持与GPTQ等校准方法相当压缩质量的同时，显著提升量化速度。实验显示，HQQ量化Llama-2-70B仅需5分钟（比GPTQ快50倍），且2位量化模型的性能优于全精度Llama-2-13B。在视觉Transformer测试中，HQQ同样展现出

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摘要：本文提出DBellQuant框架，通过创新的双钟形可学习变换(LTDB)算法实现大语言模型(LLM)的高效训练后量化。该方法将单钟形权重分布转换为更适配二值化的双钟形分布，同时通过逆变换平滑激活值异常值。实验表明，DBellQuant在保持模型性能的同时，首次实现近1位权重压缩与6位激活量化。在LLaMA2-13B等模型上，其困惑度(14.39)显著优于现有方法(21.35)，为LLM的高效

摘要：大型语言模型（LLMs）的快速发展推动了自然语言处理领域的重大进步，但其大规模部署仍面临计算、内存和能效等挑战。本文系统综述了剪枝、量化、知识蒸馏和神经架构搜索（NAS）等最先进的压缩技术，这些技术可有效减小模型规模、提高推理速度并降低能耗。研究提出了一个整合传统指标（如准确率和困惑度）与高级标准（延迟-准确率权衡、参数效率、多目标优化等）的评估框架，并探讨了公平感知压缩、对抗性鲁棒性和硬件