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OpenBMB 开源轻量级 CUDA 推理框架 CPM.cu

OpenBMB推出了CPM.cu,这是一个轻量级且高效的开源CUDA推理框架,专为端侧大型语言模型(LLMs)的部署而设计,并为MiniCPM4提供优化,核心支持稀疏架构、投机采样和低位宽量化等前沿技术创新。 CPM.cu 亮点包括: 集成了InfLLM v2可训练稀疏注意力内核,可加速长上下文预填充和解码; FR-Spec(频率排序推测采样)通过压缩词汇空间提高草稿效率,显著降低计算开销; 结合了EAGLE-2推测采样、4位量化和基于滑动窗口注意力的长上下文支持,从而在资源受限设备上实现高效部署。 性能方面,在128K-token序列上,预填充速度比Qwen3-8B快2-4倍,解码速度快4-6倍。 CPM.cu 框架结构: CPM.cu/ ├── src/ │ ├── flash_attn/ # 修改后的 Flash-Attention, 支持稀疏和投机采样 │ ├── model/ │ │ ├── minicpm4/ # minicpm4 模型 │ │ │ ├── minicpm4_model.cuh # 模型的核心实现 │ │ │ └── minicpm4_eag...

数据「熵增」时代,AI 如何以标准重构治理秩序?

Agent热潮不减,但数据分析与治理状况却仍存在短板。据Gartner公司预测,到2027年,80%的数据和分析治理举措或将因各类原因而失效。如何在AI时代重塑数据治理体系,让混乱数据重归有序,成为企业智能转型的关键命题。 近日,在infoQ举办的全球人工智能开发与应用大会上,瓴羊智能数据建设与治理产品 Dataphin 高级技术专家 周鑫 受邀出席,以「基于统一标准的智能数据治理Dataphin的落地实践」为主题,系统阐述了以数据标准为核心,实现可持续数据治理的方法论,以及以AI赋能自动化数据治理、重构复杂业务流程的实践路径。 01数据「熵减」之道:基于统一标准,打造数据治理方法论 “事物天生具有‘变混乱’的趋势,数据也是如此。如何将无序变得有序?按照热力学第二定律,需要从外界输入能量,并且具备感知能力。” 周鑫表示:“对于数据治理来说,能量就是治理工具,感知就是标准规范。”数据治理是实现数据世界的“熵减”,它可以通过现状评估、制定目标、执行计划、持续监测四个治理阶段,帮助数据生产者打破孤岛,实现低成本数据开发,帮助数据管理者做好资产盘点,确保数据质量与安全,帮助数据使用者便捷用数,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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