加速大语言模型 (LLM) 推理：在DeepSeek-V2-Lite上测试QUBO伪量子计算research#quantum📝 Blog|分析: 2026年4月25日 01:13•发布: 2026年4月25日 00:26•1分で読める•Zenn ML分析这项精彩的独立研究探索了量子启发算法与大语言模型 (LLM) 可扩展性之间令人兴奋的交叉点！通过应用QUBO方法解决混合专家 (MoE) 模型中复杂的专家放置问题，作者取得了比传统缓存方法高出3.9个百分点的显著提升。看到这种创新的、具有高影响力的硬件优化在消费级RTX 4090 GPU上进行测试，证明了突破性的AI研究对所有人都是开放的，这非常鼓舞人心。关键要点•作者应用了东芝的模拟分叉算法来优化基于MoE的大语言模型 (LLM) 在VRAM中的专家放置。•初始测试是在周末使用个人的RTX 4090进行的，这表明通过独立的开源努力可以实现强大的硬件优化。•基于学习的预测器使系统达到了理论上最大优化的42%，显著减少了推理过程中的延迟。引用 / 来源查看原文"在调整配置后，它有条件地以+3.9个百分点的优势击败了传统的缓存替换（LRU）。此外，通过将预测器变为学习型，它向理论上限（神谕预测器）达到了42%的进度。"ZZenn ML2026年4月25日 00:26* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧SpaceX Empowers AI Coding with Massive Cursor Acquisition & Kimi Highlights New AI Challenges较新Google Launches Gemini Embedding 2: A Breakthrough Native Multimodal Embeddings Model相关分析research年化40%的骗局面前，AI比人类更清醒2026年4月25日 01:01research探索AI边界之外的无限可能：人类好奇心引领的未知发现2026年4月25日 00:04researchDeepSeek发布备受期待的V4 Pro和V4 Flash预览版模型2026年4月24日 21:22来源: Zenn ML