ORBITFLOW: LLM de contexto largo compatible con SLO con reconfiguración de caché KV detallada

Resumen: Ofrecer LLM de contexto largo es un desafío porque la duración de las solicitudes y la composición de los lotes varían durante la generación del token, lo que hace que la huella de memoria fluctúe significativamente en el tiempo de ejecución.

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Más allá del escalamiento del modelo: intervención en el momento de la prueba para un razonamiento profundo eficiente

Resumen: Los modelos de razonamiento grande (LRM) sobresalen en el razonamiento de varios pasos, pero a menudo sufren de procesos de razonamiento ineficientes como pensar demasiado y exagerar, donde el razonamiento excesivo o mal dirigido aumenta el costo computacional y degrada el rendimiento.

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Creación de agentes de inteligencia artificial para mejorar las solicitudes de recomendación laboral a extraños

Resumen:Este artículo desarrolla agentes de inteligencia artificial que ayudan a quienes buscan empleo a redactar solicitudes efectivas de referencias laborales en una comunidad profesional en línea.

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