测试时计算
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大语言模型与模型3 min read
AI 研究
Penelope 将其推理隐藏在一个解码器层中，以降低推理成本
Penelope 是一个用于仅解码器 Transformer 的潜在推理框架，它将循环计算局部化到一个狭窄的解码器区间内，在不显著影响准确性的情况下降低推理延迟。该论文描述了一个将推理从可见 token 转移到内部 GRU 循环的课程。
2026-08-04
人工智能4 min read
接地评估 vs. 非接地评估
为什么你的AI模型自我审查在视觉质量上失效
新研究引入“接地”作为控制测试时计算第三轴（交互缩放）的关键变量。研究结果表明，一种测量实际布局的确定性工具优于VLM截图评估，能修复视觉模态中40%到74%的缺陷，而标准指标却一无所见。
2026-07-31