近日，NVIDIA联合香港大学、MIT等顶尖机构推出了一项名为Fast-dLLM的创新技术。该方案无需训练，即可实现即插即用，显著提升了大语言模型的推理速度，最高可达27.6倍的加速效果。这一突破性进展为大语言模型的实际应用提供了更高效的解决方案，有望推动人工智能领域的进一步发展。
上海交通大学的研究团队提出了一种创新方法，成功将KV Cache技术应用于扩散型大型语言模型（dLLMs）的推理加速。这一突破表明，KV Cache不仅适用于自回归模型，还能显著提升dLLMs的推理效率。该方法无需额外训练步骤，为大型语言模型的性能优化提供了新思路。
在ICML 2025会议上，BIGAI NLCo团队发布了一项突破性研究，介绍了一种名为TokenSwift的新型推理加速框架。该框架利用自动补全技术，在自然语言生成任务中实现了高达3倍的速度提升。这一成果不仅显著提高了生成效率，还为自然语言处理技术的未来发展提供了全新方向。
通过LLM压缩技术，可实现AI模型的轻量化、加速化与智能化。该技术显著提升效率，降低计算成本、存储需求及能源消耗，同时推理速度加快，延迟减少，实时性能大幅增强，为各行业应用提供更优解。
在ICLR 2025会议上，研究团队提出了一种创新的多模态大模型推理加速框架——Dynamic-LLaVA。该框架针对多模态大型模型推理效率受限的问题，通过分析不同推理阶段，设计了专门的加速方案。作为首个可同时对视觉和语言上下文进行稀疏化的框架，Dynamic-LLaVA能够显著降低计算开销，预计减少50%-75%的计算成本，为多模态模型的高效推理提供了统一解决方案。
在AICon上海大会上，腾讯分享了混元AngelHCF推理加速框架的优化实践。该框架针对元宝线上混元模型实现了上万卡推理能力，通过深度优化大幅提升了性能与效率。这一技术突破为大规模AI模型的应用提供了重要支持，展现了腾讯在人工智能领域的技术实力。
本技术报告深入探讨了Seedream 3.0文生图模型的最新进展，重点分析其在数据采集与处理、预训练方法、后训练优化及推理加速等方面的技术实现。通过创新策略，Seedream 3.0显著提升了生成图像的质量与效率，为文生图领域带来了突破性进展。
EAGLE团队近期发布了一篇题为《EAGLE-3: Scaling up Inference Acceleration of Large Language Models via Training-Time Test》的研究论文。该研究通过一系列创新优化技术，成功解锁了投机采样的Scaling Law能力，实现了大型语言模型推理速度最高提升6.5倍的突破。这一技术在显著加速模型推理的同时，保持了模型输出分布不变，确保了无损优化的效果。这项成果为大型语言模型的实际应用提供了更高效、更稳定的解决方案。
近期，字节跳动的豆包大模型团队推出了一种创新的稀疏模型架构——UltraMem。该架构显著改进了MoE（Mixture of Experts）在推理过程中的高内存访问问题，实现了2至6倍的推理速度提升，并将推理成本最高降低了83%。这一突破不仅优化了内存使用效率，还大幅提升了模型的性能和经济效益。
清华大学研究团队近期发布了SageAttention2，一种创新的4比特量化即插即用型注意力机制。相较于FlashAttention2和xformers，SageAttention2在推理速度上分别实现了3倍和4.5倍的显著提升，同时在视频、图像和文本生成等大型模型中保持了端到端的精度。这一突破性进展为高效能计算和大规模应用提供了强有力的支持。
在人工智能技术的飞速发展下，语音合成技术在游戏和娱乐行业中的应用越来越广泛。腾讯游戏知几团队在语音合成领域取得了显著进展，特别是在模型优化与推理加速方面。本文将介绍腾讯游戏知几语音合成大模型的推理加速实践，包括产品展示、模型结构分析、推理加速方案及未来发展方向。
腾讯公司近期推出的Forward框架，作为一款高性能的GPU推理加速工具，不仅简化了模型转换的过程，还极大地提升了推理速度。该框架支持包括Tensorflow、PyTorch、Keras以及ONNX在内的多种主流模型格式的直接加载，为开发者提供了极大的便利。本文将通过一系列详实的代码示例，详细介绍如何利用Forward实现模型的高效转换及推理加速。
Lichee框架作为一个先进的多模态内容理解算法框架，整合了数据增强、预训练引擎、常见模型以及推理加速等关键组件，旨在缩短信息流内容理解的研发周期。通过本文，读者将能够深入了解Lichee框架的核心功能，并通过具体的代码示例掌握其实用性，从而更好地应用于实际项目中。
