استنتاج LLM
4 published articles
التوسع في وقت الاختبار
توجيه CoBa يطابق تصويت أفضل-من-16 برموز أقل بنسبة 58.9%
سياسة التوجيه المتوازن حسابيًا CoBa، الواردة في ورقة بحثية جديدة على arXiv، تحقق نتائج مطابقة لتصويت الأغلبية أفضل-من-16 بفارق 0.01 نقطة مع خفض الرموز المرجحة بالمعاملات بنسبة 58.9%. وفي 3,129 تقييمًا عبر MATH-500 وAIME وAMC، تتفوق أيضًا بوضوح على فك الترميز بعينة واحدة، رغم بقاء تفوق طفيف لخيار أفضل-من-16 عندما تكون الميزانية غير محدودة.
2026-08-19
موارد المطورين
30 مستودعات جيت هاب تدعم كومة الذكاء الاصطناعي، من الوكلاء إلى الاستدلال المحلي
لمحة عملية عن 30 مستودع جيت هاب أساسي لمطوري الذكاء الاصطناعي، مجمعة حسب حالة الاستخدام ومرتبة حسب اعتماد المجتمع.
2026-07-30
تحسين الأنظمة
DSpark يثبت أن الاستدلال السريع للذكاء الاصطناعي هو مشكلة جدولة وليس خدعة نموذجية
ورقة DSpark من DeepSeek تكشف أن فك التشفير التخميني الساذج يقلل من الإنتاجية تحت التزامن العالي. حلها، التحقق المجدول بالثقة، يكيف طول الكتلة لكل طلب ويغير حدود باريتو لأداء الخدمة.
2026-07-12
تحسين الاستدلال في نماذج اللغة الكبيرة
أليف ألفا تبني نموذج استدلال نظري لفك تشفير أداء DeepSeek V3 من البدائيات الأساسية للأجهزة
يتنبأ النموذج النظري لشركة أليف ألفا بأداء استدلال DeepSeek V3 من معايير الأجهزة وحدها، كاشفًا كيف يُغير عدد وحدات معالجة الرسومات وعرض النطاق الترددي للاتصال البيني عنق الزجاجة بين الحوسبة والذاكرة والاتصال.
2026-07-04