Il DFlash dell’Università di San Diego sostituisce il drafting autoregressive con un modello di diffusione leggero per la decodifica speculativa. Drafta blocchi di token interi in un singolo passaggio in avanti e condiziona sulle caratteristiche nascoste di destinazione…
L’offerta di elaborazione, l’energia e la capacità dei data center determinano quanto a buon mercato può funzionare l’intelligenza artificiale. I cambiamenti infrastrutturali si manifestano nei costi di inferenza settimane dopo.
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