AXON: revelación de tokens de apoyo para decodificación rápida
AXON es un módulo sin entrenamiento que optimiza la decodificación paralela en modelos de difusión, reduciendo evaluaciones y mejorando precisión.
#latencia
Revelación de tokens de apoyo para decodificación rápida en modelos de difusión
Descubre AXON, un módulo que mejora la decodificación en modelos de difusión al revelar tokens de apoyo, reduciendo pasos y manteniendo precisión. Optimiza el equilibrio entre calidad y latencia.
Comunicación streaming en razonamiento multiagente
Descubre cómo el streaming en el razonamiento multiagente reduce latencia y mejora precisión. Con StreamMA, cada paso se transmite en tiempo real.
StreamMA: Comunicación en streaming en razonamiento multiagente
Descubre StreamMA, el sistema de razonamiento multiagente que transmite pasos en streaming para reducir latencia y mejorar precisión. ¡+7.3 pp en benchmarks!
SSSD: Decodificación Especulativa Simple y Escalable
Descubre SSSD, un método gratuito que acelera la inferencia de LLM hasta 2.9x sin necesidad de entrenamiento ni modelos auxiliares. Robusto en cambios de idioma y contexto largo.
SSSD: Decodificación Especulativa Simplemente Escalable
Descubre SSSD, un método de decodificación especulativa sin entrenamiento que acelera la inferencia de LLMs hasta 2.9x con menor latencia y alta robustez.
OckBench: Midiendo la Eficiencia del Razonamiento de LLM
OckBench mide eficiencia de tokens en razonamiento y código. Hasta 5x de diferencia en tokens con misma precisión. Optimiza costos y latencia.
Hyper-ICL: Atención Multimodal sin Demostraciones con Destilación Hiperbólica
Descubre cómo Hyper-ICL mejora la precisión y estabilidad en aprendizaje multimodal sin necesidad de ejemplos.
Rendimiento Anycast: DNS raíz vs CDN
Descubre cómo el rendimiento de Anycast varía entre servidores DNS raíz y CDN. Aprende a optimizar latencia y enrutamiento para cada caso.
Lookspan: observabilidad local-first para agentes de IA
Descubre Lookspan, herramienta local-first para observabilidad de agentes IA. Monitorea trazas, costos y latencia sin enviar datos al exterior. Gratuito y open source.
Arquitectura modular para agentes de IA integrados en el borde
Descubre la arquitectura modular para agentes de IA en el borde que combina control determinista con inteligencia, garantizando seguridad y eficiencia.
Enrutamiento consciente de costos en RAG: Compensaciones de profundidad
CA-RAG optimiza el enrutamiento en RAG: reduce tokens 26% y latencia 34%.
AUGUSTE: dApp de aprendizaje en línea para programación predictiva URLLC
Descubre cómo AUGUSTE reduce la latencia en redes 5G mediante aprendizaje automático en línea, optimizando la programación URLLC con mínimo consumo de recursos.
AlignAtt4LLM: Traducción simultánea con LLMs decoder-only
AlignAtt4LLM logra traducción simultánea inglés-alemán/italiano con baja latencia aplicando AlignAtt en LLMs solo decodificador. Resultados superiores.
ProtocolBench: Cómo elegir el protocolo multiagente
Descubre ProtocolBench, el benchmark que compara protocolos multiagente (A2A, ACP, ANP, Agora) y el router ProtocolRouter para optimizar rendimiento y robustez.
Prueba de estrés a 3 generadores 3D IA: datos y comparativa
Comparativa real de Meshy, Tripo y Rodin: latencia, coste y calidad. Analizamos 5 categorías y 4 métricas. Resultados sorprendentes.
dLLM-Cache: Caché Adaptativa para Modelos de Lenguaje con Difusión
dLLM-Cache acelera hasta 9x modelos de difusión con caché adaptativa, sin entrenamiento y con latencia cercana a modelos autoregresivos.
KnapSpec: Decodificación Especulativa con Selección Adaptativa de Capas
KnapSpec acelera inferencia LLMs hasta 1.47x sin entrenamiento. Selecciona capas adaptativas como problema mochila. Optimiza rendimiento en secuencias.
DriftSched: Programación adaptativa de QoS para inferencia GPU multiinquilino
DriftSched optimiza la programación GPU multi-inquilino con compensación adaptativa de deriva de tokens, reduciendo latencia un 42% y mejorando QoS.
Predicción rápida y expresiva de múltiples bytes con circuitos probabilísticos
Descubre cómo MTPC acelera LLMs con circuitos probabilísticos, logrando rapidez y expresividad sin pérdida de calidad.