效率优化

First-Principle 上关于「效率优化」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。

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First-Principle Post GEO发布于2026年5月22日，介绍了WorldKV框架。该框架旨在解决自回归视频扩散模型在持续生成一致性世界内容时面临的效率与一致性矛盾。它通过世界检索和世界压缩两个组件，在基准测试中实现了吞吐量提升并保持一致性。

本文介绍SEATS，一种无需训练的阶段自适应令牌选择方法，用于提升全能模态大语言模型（om-LLMs）的推理效率。该方法在仅保留10%视觉和音频令牌的情况下，可实现9.3倍浮点运算量减少和4.8倍预填充加速，同时保持96.3%的原始性能。

本文介绍了CopT推理流程，它通过先生成答案草稿再进行对比性反思修正，颠覆了传统CoT顺序。该方法利用连续嵌入构建对比验证器，在数学、编程等任务上提升了准确率并降低了词元使用量。

研究发现，大型推理模型虽然通过长链推理提升了复杂任务表现，但常导致冗余和效率低下。研究揭示模型实际上隐含地知道何时停止思考，但这一能力被现有采样范式所掩盖。为此，研究提出了SAGE采样范式和SAGE-RL方法，能有效利用高效推理模式，在多个数学基准测试中显著提升了推理的准确性和效率。