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工作名言相關資料
- EdgeSD: Efficient Speculative Decoding with Vision-Decoding . . .
To address these issues, we propose EdgeSD, a novel framework that accelerates MLLM inference by integrating speculative decoding (SD) with edge-cloud collaboration
- Efficient LLM Inference over Heterogeneous Edge Networks with . . .
To improve resource utilization of edge nodes, we incorporate pipeline parallelism to overlap drafting and verification across multiple inference tasks Based on this framework, we analyze and derive a comprehensive latency model incorporating both communication and inference latency
- Fast and Cost-effective Speculative Edge-Cloud Decoding with Early. . .
This paper presents a novel and practical framework for speculative edge-cloud decoding that enables fast and cost-effective deployment of large language models (LLMs) on resource-constrained edge devices
- Efficient LLM Inference over Heterogeneous Edge Networks with . . .
This work proposes a speculative decoding (SD)-based LLM serving framework that deploys small and large models across heterogeneous edge nodes to collaboratively deliver inference services, and derives a comprehensive latency model incorporating both communication and inference latency
- ICML 2025 Papers
Explainable Concept Generation through Vision-Language Preference Learning for Understanding Neural Networks' Internal Representations Independence Tests for Language Models QoS-Efficient Serving of Multiple Mixture-of-Expert LLMs Using Partial Runtime Reconfiguration Best of Both Worlds: Advantages of Hybrid Graph Sequence Models
- cloud-edge-speculative-decoding-for-llm. md - GitHub
This project aims to implement cloud-edge collaborative speculative decoding benchmark based on KubeEdge-Ianvs, an open source cloud-edge collaborative distributed machine learning platform, so as to further improve the LLM inference speed in cloud-edge environment
- COLING 2025 Tutorial: Speculative Decoding for Efficient LLM Inference
We aim for this tutorial to elucidate the current research landscape and offer insights for researchers interested in Speculative Decoding, ultimately contributing to more efficient LLM inference
- ICLR 2025 Papers
A Spark of Vision-Language Intelligence: 2-Dimensional Autoregressive Transformer for Efficient Finegrained Image Generation TetSphere Splatting: Representing High-Quality Geometry with Lagrangian Volumetric Meshes Wavelet-based Positional Representation for Long Context Inverse Scaling: When Bigger Isn't Better
- 用于降低 AI 推理延迟的预测性解码简介 - NVIDIA 技术博客
查看实战教程，了解如何在 TensorRT-Model-Optimizer examples speculative_decoding GitHub 库中将此演示扩展为可部署的端到端预测解码微调工作流。 预测性解码如何影响推理延迟？ 在标准自回归生成过程中，核心的延迟瓶颈在于每一步骤必须按固定顺序执行。
- www. aminer. cn
AMiner是基于智谱 GLM模型的AI科研助手，收录全球3亿+文献数据、6000万学者。支持学术搜索、关键词搜索、深度调研、AI阅读、AI文库学术问答等。辅助完成包含真实引文的文献综述、开题报告等深度调研报告，更能使用AI高效理解论文等，提升科学研究效率。
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