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不分割成token，直接从字节中高效学习，Mamba原来还能这样用

给出一句「Hello, world!」你要怎么把它喂给 AI 模型？目前常见的方法是利用某种算法将它分为若干 token，比如 ["Hello", ",", "world", "!"]。模型通过学习这些 token 的上下文关系以及如何组合它们来表示原始文本或预测下一个 token。但这种方法依赖于有效的 token 分割算法，而且可能无法很好地处理新词、专有名词或非标准用法。因此，不少研究者也在尝试另一种方法：直接让模型从字节中学习。在 Mamba 问世之后，这条路似乎有希望了。

逐个token太慢！大模型原生并行出token，CMU、英伟达新作Multiverse

原生并行生成不仅仅是加速，它是我们对 LLM 推理思考方式的根本转变。

众所周知，大语言模型的参数量越来越大，算力需求也越来越可怕，然而因为「祖宗之法」，推理只能一个一个 token 按顺序来。

对此，卡耐基梅隆大学（CMU）Infini-Al-Lab 的研究人员拿出了「多元宇宙」Multiverse，这是一个全新的生成式建模框架，支持原生的并行生成。

低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR

过度依赖CoT思维链推理会降低模型性能，有新解了！

来自字节、复旦大学的研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选择短回答或详细的长文本推理，最终实现了准确性与效率的最佳平衡。