通过在预填充阶段裁剪深层网络、在解码阶段保留完整模型,实现 1.37 倍加速且精度几乎无损
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合成数据
通过FP8量化RL rollout阶段实现最高44%吞吐提升,同时保持与BF16基线相当的学习效果。
基于初始token熵的步级协同推理框架,显著降低延迟同时提升准确率
按去噪阶段重要性分配大/小模型,实现1.65×加速且保持质量