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GPU 算力没在算模型,在等 CPU 发号施令——CUDA Graph 是怎么解决这件事的 推理模型做 decode,GPU 只有 3% 在干活——SparseSpec 把稀疏 Attention 变成了 2.1× 加速 vllm v1 源码精读(三):KV Cache 管理、Chunked Prefill 与异步架构 vllm v1 源码精读(二):generate() 计算流——model.forward() 在哪里被调用? vllm v1 源码精读(一):为什么要重写,以及 LLM() 这行代码背后发生了什么 160 个 AI 比 80 个效果更差?这篇论文量化了一件大家隐约知道但说不清楚的事 ICLR'25 | SWIFT:不训练不搜索,Self-Speculative Decoding 的即插即用版 2025 | SSD for dLLMs:扩散语言模型也能用推测解码,最高 3.46× arXiv'26 | SSD for ASR:用 CTC 编码器打草稿,LLM 验证,语音识别也能推测解码 WWW'26 | SS-MoE:显存墙下的 MoE 推理,Self-Speculative Decoding 怎么救场? EMNLP'23 | 不用额外模型,LLM 自己给自己加速——Self-Speculative Decoding 原理详解 ACL'24 | LayerSkip:Meta 把 Self-Speculative Decoding 从头训到尾,直接干到 2.16× 从图像到文本:Diffusion 模型原理全解——数学、结构、训练、推理一次讲清 贝叶斯优化从零推导:从「我对这个函数有个猜测」到自动调参 长音频转写慢 10 倍,99% 的 Attention 在白做功——MURMUR 如何破解这道难题 公司里那个一言不发的马尾辫大叔,现在被装进了你的 AI agent 里 SpecASR:ASR 专属 Speculative Decoding,让 LLM 语音识别快 3.79 倍 COLM'25 | PredGen:你还在说话,LLM 已经想好怎么回了 LLM agent 为什么不稳?问题可能不在模型,在 harness Meta-Harness:让 LLM 自己搜索最优 harness,模型不动,性能白涨 从零理解 ASR:音频基础、Qwen3-ASR 架构,以及离线 vs 流式推理原理 arXiv'26 | LLM Agents 让群体信念变得可编程:当 AI 开始系统性操控舆论 巴西「主权大模型」翻车:当模型可以随便融合,怎么证明它偷了你的权重? 进阶篇 | 不靠人工设计,让遗传算法自己进化出 SOTA 的 LLM 剪枝指标 说人话:一文搞懂现在火热的 LLM agent 自进化原理 ICML'26 | Transformer 真的需要三个投影矩阵吗?Q-K=V 让 KV Cache 直接砍半 UPenn & Meta | NF-CoT:当 LLM 的思维链不再是文字,而是连续概率流 arXiv'26 | 为什么你的多智能体系统越加 agent 越慢?DeLM 用去中心化解了这个矛盾 arXiv'26 | Self-Harness:让 Agent 自己改自己的 harness,pass rate 最高翻倍 Anthropic | 当 AI 开始造自己:递归自我改进离我们有多远?
2026 | dLLM-ASR 让语音识别推理快 4.44 倍,还不掉精度
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2026 | dLLM-ASR 让语音识别推理快 4.44 倍,还不掉精度 原文:dLLM-ASR: A Faster Diffusion LLM-based Framework for Speech Recognit…