需要这些工作，帮助LLM从实验室走向实际应用。
“我们可以采取将模型分解为多个专家子模块，仅激活部分参数，路由机制选择专家处理输入，扩展到动态MoE，再引入自适应路由，进一步降低推理成本.”
“压缩Key-Value缓存，通过潜在表示减少注意力机制的内存占用，同时保持多头并行，再通过集成知识图谱的方式来缓解幻觉，同时优化低算力训练”
“使用8位浮点格式进行计算，结合更高精度积累以避免精度损失，细粒度量化策略扩展到FP4/INT8混合”
“MoE中无辅助损失的均衡策略，确保专家利用率高，而不引入额外训练负担，扩展到无监督均衡，应用于边缘AI训练”
“同时预测多个后续token，densify训练信号，提高数据效率，结合链式预测”
“使用知识图谱注入事实，退拟合模型以修正偏差；自精炼减少检索开销”
赵松下亲眼看着他们命名为阿尔法的人工智能，以难以想象的速度狂飙突进。
他严重怀疑林教授是不是过于变态了，明明来的很少，但每次来都有突破性进展。
他们这次用到了大量新方法，要么是论文方法第一次在工程里实践，要么就是从来没有出现过的方法。
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