投机推理（Speculative Decoding）是在大模型推理阶段广泛采用的一类性能优化技术，核心目标是在不降低输出质量（或在可控范围内）的前提下，显著降低推理时延并提高吞吐量。该方法已成为当前主流大模型推理系统的关键工程手段。

作者：昇腾实战派，Ming—L。

本文将系统介绍 MLP 的结构原理、核心特性、典型应用场景，并结合昇腾 NPU 的硬件优势，探讨其在实际部署中的优化路径。

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随着大语言模型规模持续扩大，参数量与计算开销呈指数级增长，传统稠密模型在推理效率与训练成本上面临严峻挑战。混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）应运而生，通过引入稀疏激活机制，在保持模型容量的同时显著降低实际计算量。MoE 的核心思想是将前馈神经网络（FFN）层拆分为多个独立的“专家”子网络，由门控路由机制动态选择最适配的少数专家进行计算。本文将从专家本质、路由机制与负载均

Latent diffusion models 直接在高分辨率像素空间中训练 Diffusion Model 会导致巨大的计算量。LDM[1]通过两阶段方法解决这个问题：\学习一个 AutoEncoder，用学习过的 AutoEncoderEEE将图像压缩为更小的空间表征。在zExz=E(x)zEx而非原图xxx上训练一个扩散模型，这个过程中EEE被冻结。在生成新图片时，从扩散模型中采样zzz，再

然而，对空间中对所有可能性进行穷举是不可能的，因此通常做法是采样一些轨迹（N个动作），用它们的reward来判断策略的好坏，并调整现有策略（网络权重），使高优势动作的概率增加，低优势动作的概率减少。GAE引入了一个新的参数λ,当λ=0的时候，GAE会退化成时序差分法，而λ=1的时候，GAE则会退化为蒙特卡洛法，而在之间取值的时候，就可以调节两者的权重，从而寻找一个最优的平衡点。初始化与Actor模

WeMM 是 WeChatCV 推出的最新一代多模态大语言模型。WeMM 具备动态高分辨率图片下的中英双语对话能力，在多模态大语言模型的榜单中是百亿参数级别最强模型，整体测评结果（Avg Rank）位居第一梯队。本文记录了将WeMM多模态大模型适配到MindIE-LLM推理框架的完整过程，迁移过程中重点解决了模型结构分析、权重转换、Embedding融合和服务化对接等关键技术挑战。

VILA 是由 NVIDIA Research 和 麻省理工学院 联合开发的一系列高性能视觉语言模型，它融合了计算机视觉和自然语言处理两大领域的技术，旨在实现更加智能和自然的图像理解和语言交互。VILA 是一种将视觉信息引入 LLM 的视觉语言模型，由视觉编码器、LLM 和投影仪组成，它们桥接了来自两种模态的嵌入。为了利用强大的 LLM，VILA 使用视觉编码器将图像或视频编码为视觉标记，然后将这

VILA 是由 NVIDIA Research 和 麻省理工学院 联合开发的一系列高性能视觉语言模型，它融合了计算机视觉和自然语言处理两大领域的技术，旨在实现更加智能和自然的图像理解和语言交互。VILA 是一种将视觉信息引入 LLM 的视觉语言模型，由视觉编码器、LLM 和投影仪组成，它们桥接了来自两种模态的嵌入。为了利用强大的 LLM，VILA 使用视觉编码器将图像或视频编码为视觉标记，然后将这