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OpenAI近期发布的O1模型无疑在AI领域掀起了一股新的浪潮。不同于以往专注于预训练规模的竞赛，O1模型似乎预示着一个新时代的到来：推理为王。这背后的核心理念，正是近年来逐渐受到重视的InferenceScalingLaws(推理扩展定律)。传统的预训练扩展定律告诉我们，模型性能随着

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2412.18653项目链接：https://chenglin-yang.github.io/1.58bit.flux.github.io/git主页：https://github.com/Chenglin-Yang亮点分析1.58-bitFLUX，第一个将FLUX视觉Transformer的参数（共119亿）减少99.5%至1.58-bit的量化模型，无需

CompletionFormer配置环境Ubuntu20.04,Python3.8,PyTorch1.10.1,CUDA11.3配置：Intel®Xeon®Gold6226RCPU@2.90GHz×64TeslaT4/PCIe/SSE2*4原作者提出的安装依赖项如下condacreate-ncompletionformerpython=3.8condaactivatecompletionformer

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导言HuatuoGPT-o1是一种开创性的医学大语言模型（LLM），正在医疗保健领域掀起一场革命。该模型由FreedomIntelligence设计，专为高级医疗推理量身定制，为医疗保健相关查询提供了一种复杂的方法。机型概览HuatuoGPT-o1-7B模型是基于Qwen2.5-7B架构构建的，Qwen2.5-7B是一款功能强

引言

过去几年，大语言模型(LLM)的进程主要由训练时计算缩放主导。尽管这种范式已被证明非常有效，但预训练更大模型所需的资源变得异常昂贵，数十亿美元的集群已经出现。这一趋势引发了人们对其互补方法的浓厚兴趣，即推理时计算缩放。推理时计算缩放无需日趋庞大的预训练预算，而是采用动态

近年来，随着科技的飞速发展，金融风险控制领域也在悄然发生变革。其中，大语言模型（LLM）无疑是推动这一变革的重要力量。作为一项具备理解、生成、多模态融合和推理决策能力的技术，LLM正逐步渗透到金融风控的各个环节，帮助企业在复杂的风险环境中保持前瞻性和智能化的应对能力。今天，我们

今天给大家分享一篇论文，揭秘o1类超大型语言模型的过度思考:2+3=？答案仅需5个token，o1类模型凭啥要900个？题目是：DoNOTThinkThatMuchfor2+3=?OntheOverthinkingofo1-LikeLLMs作者单位：腾讯AILab、上海交通大学论文链接:https://arxiv.org/abs/2412.21187论文概述这

随着人工智能技术的不断进步，自动推理与规划（AutomatedReasoningandPlanning）已经成为使机器具备高效决策和问题解决能力的核心技术之一。它涉及如何通过逻辑推理、任务规划和约束求解，使机器能够自主地解决复杂问题、制定行动策略，并在不断变化的环境中做出最优决策。自动推理

作为一位明显以游戏为最主要爱好的玩家，在上大学之后当然是玩了很多游戏的个人觉得其中的一些非常好，但是玩的人还不是很多，因此有的时候想推荐出去。既能帮助大家找到质量更高的游戏，也可以让我和周围人的共同话题变得更多一点。毕竟似乎我在讨论喜欢的游戏的时候是最有活力的（因此

AirLLM:分层推理在低内存硬件上的应用在大规模语言模型（LLM）的发展中，如何在低内存硬件上实现高效推理始终是一个挑战。AirLLM作为一种新兴的分层推理方法，为这一问题提供了创新的解决方案，使得在普通消费硬件上可以运行高达70B参数的模型，如Llama270B，而无需进行量化处理。分

        之前的文章《大模型应用技术系列(一）：大模型应用整体技术栈浅析》中，我们浅析了大模型技术栈的构成。从用户到底层，每层中都有很多需要深究的东西。本文将专注介绍大模型部署层面的内容。从一个简单的应用场景出发，通过一个完整的工具链路，来深入了解部署的过程。

本文主要聚焦于大模型推理引擎国产化的重要性与相关背景，文中对比了国产芯片与国际芯片的性能，强调硬件对软件优化的影响。还深入探讨了国产化实践中的挑战与机遇，包括架构比较、性能优化、框架兼容性及模型适配。强调自研推理引擎的必要性，指出与国产芯片适配的重要性及未来发展趋

近日，有国外媒体报道OpenAI其下一代推理模型“O3”即将问世。这款模型不仅在命名上跳过了传统序列逻辑，更在技术设计与推理理念上引发了广泛关注。“O3”的核心特性在于，它或许会放弃对速度和效率的过度追求，转而强化“慢思考”能力，让模型的推理方式更接近人类认知过程。这一改变

01前言人类的思考可以是瞬间的，也可以是漫长的，尤其在面对棘手问题时，人类需要更多时间。这种特性大大提升了人类思维的潜力。当我们面临困难问题时，人类会尝试“分析-反思-创新”的链条，从而花费很长的时间来获得更为可信的答案（亦或是更美的答案，这是另一个问题，暂时不在本章中

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在人工智能领域，语言模型的发展日新月异。微软作为行业的重要参与者，一直致力于推动语言模型技术的进步。近日，微软推出了最新的小型语言模型Phi-4，这款模型以其卓越的复杂推理能力和在数学领域的出色表现，引起了广泛关注。Phi-4的出现不仅挑战了“模型越大越好”的传统观念，还为

引子写了很多篇开源大模型的环境部署与推理搭建，截止到目前，开源大模型已经发展较为完善。个人觉得，产品和项目维度来看更多的是如果去落地实现，也就是大模型的最后一公里的应用开发。最近看到Xinference一个开源很火的推理框架。OK，那就让我们开始吧。一、框架介绍Xinference：一款性

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