3月26日消息，谷歌研究团队（Google Research）近日正式推出全新向量量化压缩算法TurboQuant，通过创新的 PolarQuant 与 QJL 技术，将大语言模型（LLM）推理过程中的 内存需求减少至少6倍，在 Nvidia H100GPU 上注意力计算速度提升最高8倍，且在多项长上下文基准测试中实现零精度损失。这一突破性进展有望大幅降低 ...

谷歌研究团队近日宣布推出一项名为TurboQuant的突破性向量量化压缩算法，该技术通过创新双阶段压缩框架，成功将大语言模型推理过程中的键值缓存（KV Cache）内存需求降低至少6倍，同时在Nvidia H100 GPU上实现注意力计算速度最高8倍的提升。这项成果在保持模型精度的前提下，为长上下文AI应用的规模化部署提供了关键技术支撑。

3 月 24 日，Google Research 发布了一套名为 TurboQuant 的向量量化压缩算法，宣称能将大语言模型的 KV 缓存（Key-Value Cache）压缩至仅 3 比特，同时实现零精度损失。 在 NVIDIA H100 GPU ...

作者：李宝珠编辑：yudi转载请联系本公众号获得授权，并标明来源一个名为 LLM Course 的开源项目自发布以来便受到广泛关注，至今已获得 7.7 万 stars，其将分散在论文、博客与代码实践中的知识，重新组织成一套结构清晰、路径明确的学习体系 ...

IBM Research专门从事AI混合云平台的杰出工程师Carlos ...

【导读】炸裂！就在刚刚，一位MIT博士，在Transformer里造出个计算机。现在，模型一举洗刷「9.11与9.9哪个大」的耻辱，几秒内运行数百万步程序，世界最难数独准确率100%！大模型的能力边界，从此彻底改变。

维基百科长期以来对生成式 AI 的“模糊态度”终于走到了终点。 3 月 27 日，据 OSCHINA 报道，维基百科发布了最新的政策变更声明，正式明确：禁止使用大语言模型（LLM）生成或重写文章内容。这一政策在维基百科庞大的志愿者编辑群体中获得了压倒性支持。 禁令升级：从“不建议”到“严厉禁止” 维基百科此次修订彻底终结了此前较为暧昧的表述： 核心冲突： 维基百科指出，由 LLM 生成的文本通常会 ...

“龙虾”火爆出圈，但高昂的token消耗让不少开发者和中小企业望而却步；机器人跳舞打拳刷屏，却因落地场景有限而被质疑......AI技术加速迭代的同时，成本效率和性能难平衡、产业落地“最后一公里”难打通，已经成为行业共性痛点。3月24日，京东公布部分 ...

Sora的失败，表面看来是OpenAI正在回到它所赖以起家的大语言模型（LLM）。它用语言模型开辟了AGI之路，但是真正坚持语言模型并且可能已经打通这条路径的，是Anthropic，其创业团队正是OpenAI的一群叛将。

边缘AI与DePIN结合，提升商业化潜力。 生成式人工智能GenAI是否存在泡沫？这个问题日益成为业界热议的焦点。目前，全球对AI基础设施的投资已到了癫狂的成千上万亿美元的规模，然而大模型如何实现盈利却始终没有一个明确的答案。 在众说纷纭之际，有一个领域的潜力却常常被低估，那就是边缘侧的人工智能（Edge AI）。作为一个方兴未艾的领域，边缘AI与云端AI可谓迥然不同。那些在数据中心行之有效的方法 ...

近日，谷歌研究院发布了 TurboQuant 压缩算法，能够在提升运行速度并保持准确性不变的前提下，降低大语言模型(LLM)的内存占用。如果 TurboQuant 成功落地，可将 AI 运行时的 “工作内存”，也就是键值缓存(KV ...

3月26日， 维基百科 正式通过投票表决，宣布实施针对大语言模型（LLM）的新编辑政策，明确禁止用户直接使用 AI 生成或重写文章内容。这一举措标志着全球 最大 的开源百科全书在维护内容准确性与人类编辑主权方面迈出了关键一步。