推理优化

在人工智能领域，Transformer架构凭借其强大的序列建模能力，已成为大语言模型（LLM）和各类生成式AI应用的基石。然而，随着模型规模和应用场景的不断扩展，其核心组件——自注意力机制（Self-Attention）在处理复杂逻辑推理任务时的局限性日益凸显。传统注意力机制本质上是一种基于配对比较的线性投影操作，擅长捕捉长距离依赖和表面关联，但在面对需要多…

在DeepSeek-R1、Kimi1.5等模型相继展示强化学习对大型语言模型复杂推理能力的显著提升后，可验证强化学习（RLVR）在数学、逻辑与编程等领域的应用已成为研究热点。然而，现有RLVR方法在提升模型pass@1性能的同时，却导致pass@K（K>1）性能下降，这一矛盾现象揭示了当前强化学习范式的根本缺陷。 **RLVR的探索困境：概率分布的过度…

在通往通用人工智能（AGI）的道路上，推理能力被视为核心瓶颈之一。过去一年，以OpenAI o系列、DeepSeek-R1、Qwen为代表的推理模型通过“长链思维”策略显著提升了复杂问题解决能力，但这种进步伴随着沉重的代价：推理链条不断延长导致Token消耗呈指数级增长，响应速度大幅下降，部署成本急剧攀升。当DeepSeek-R1在AIME-24数学基准上需…

在人工智能芯片领域，英伟达长期占据主导地位，其GPU在训练和推理市场均形成近乎垄断的格局。然而，这种局面正面临来自多方的挑战。高通作为移动通信和计算领域的巨头，近日宣布将于明年推出AI200芯片，并计划在2027年跟进AI250芯片，正式进军AI推理芯片市场。这一战略举措不仅反映了高通自身业务拓展的雄心，更揭示了AI芯片市场格局可能发生的深刻变化。 高通此次…