XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtokens
deepSQL-R1：用于高性能和
数据集示例数avg查询长度（令牌）avg nl长度（单词）蜘蛛10,181 26令牌13个单词ATIS 6,000 15令牌8个单词SQLOVA 8,000 40 40令牌18个单词
Yuxiao Chen
Yuxiao Chen , Jianbo Yuan, Yu Tian, Shijie Geng, Xinyu Li, Ding Zhou, Dimitris N. Metaxas, Hongxia Yang, “ Revisiting Multimodal Representation in Contrastive Learning: From Patch and Token Embeddings to Finite Discrete Tokens ” in IEEE Conference on Computer Vision and Pat- tern Recognition (CVPR), 2023
数字个人数据保护规则（2025）
E-commerce entities (with >2 crore users in India), gaming intermediaries (with >50 lakhs users in India) and social media intermediaries (with >2 crore users in India) must erase personal data after three years from the date the Data Principal last approached the fiduciary, except for enabling the Data Principal to access their account or any virtual tokens issued by or on behalf of the Data Fiduciary
指定：加速使用基于树的投机推理和验证的大型语言模型
由于其大量参数，复杂的架构和较高的计算要求。例如，最大的GPT-3体系结构具有1750亿个参数，该参数需要八个以上的NVIDIA 40GB A100 GPU才能存储在半精确的浮点中，并且需要几秒钟才能提供单个推断请求[3]。llm通常作为输入一个令牌序列，称为提示，并一次生成后续令牌一个，如图1a所示。序列中每个令牌的生成都在输入提示和先前生成的令牌上进行条件，并且不考虑将来的令牌。此方法也称为自回归解码，因为每个生成的令牌也被用作生成未来令牌的输入。令牌之间的这种依赖性对于许多NLP任务至关重要，这些任务需要保留生成的令牌的顺序和上下文，例如文本完成[55]。现有的LLM系统通常使用增量解码方法来服务请求，其中系统在单个步骤中计算所有提示令牌的激活，然后使用输入提示和所有先前生成的令牌进行迭代解码一个新的令牌[27]。这种方法在代币之间依赖于数据依赖性，但是实现了亚最佳运行时性能和有限的GPU利用率，因为在每个请求中的并行程度在增量阶段中受到极大的限制。此外，变压器的注意机制[48]要求访问所有前任令牌的键和值，以计算新令牌的注意力输出。为了避免重新计算所有上述令牌的键和值，当今的LLM系统使用缓存机制存储其键和值以在将来的迭代中重新使用。对于长期生成任务（例如，GPT-4在请求中最多支持32K令牌），缓存键和值引入了重要的内存开销，这防止了现有系统由于存储器的键和值的要求而并行提供大量的记忆。是出于在进程优化中进行投机执行的概念[13，42]，最近的工作引入了基于序列的投机推断，该推断利用了一个小的猜测模型（SSM）生成一个令牌序列，以生成一系列令牌并使用LLM在同时检查其正确性[5，22，22，22，22，22，22，22，22，444,44,44，51]。这些尝试仅考虑由单个SSM生成的令牌序列进行投机，因为它们之间的模型容量差距不能很好地与LLM保持一致，因为SSM通常比LLM小的数量级以保持低内存和运行时的空间开销。本文介绍了SpecInfer，该系统可以提高LLM的端到端潜伏期和计算效率，该系统具有基于树的投机推理和验证。图1b说明了现有的增量解码，基于序列的投机推断与基于树的投机推断之间的比较。一个关键的见解 - 指定者是同时考虑各种猜测候选者（而不是像现有的
通过视觉上下文压缩有效的大型多模式模型
尽管在大型语言模型（LLMS）的文本嵌入的压缩表示中已取得了重大进步，但多模式LLMS（MLLMS）中视觉令牌的压缩仍然很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们介绍了有关在这些模型中有关视觉令牌和有效培训的冗余分析的研究。我们的初始实验表明，在测试阶段消除多达70％的视觉令牌，仅通过平均池，仅导致在视觉问题上降低3％的降低3％，从而回答GQA基准上的准确性，这表明在视觉上下文中有显着的冗余。解决此问题，我们介绍了视觉上下文压缩机，这减少了视觉令牌的数量，以提高训练和推理效率而不牺牲性能。为了最大程度地减少视觉令牌压缩而导致的信息损失，同时保持训练效率，我们将Llavolta作为轻巧和分期的训练方案开发，该方案结合了阶段的视觉上下文压缩，以逐步压缩视觉令牌从严重压缩到在训练过程中的轻度压缩，在测试时不会损失信息损失。广泛的实验表明，我们的方法在图像语言和视频语言理解中都提高了MLLM的性能，同时也大大降低了培训成本并提高了推理效率。
2025-前10个网络安全威胁
凭证和令牌盗窃涉及网络犯罪分子窃取用户身份验证信息，例如密码，令牌，会话cookie或多因素身份验证（MFA）代码，以获得对系统和帐户的未经授权访问。尽管MFA广泛采用，但攻击者还是开发了复杂的技术来窃取会话令牌和旁路身份验证机制。例如，他们可以采用恶意软件或网络钓鱼策略从用户的设备捕获令牌，从而允许长时间的未经授权的访问而无需触发安全警报。
通过深入的强化学习来鉴定SARS-COV-2 MPRO抑制剂，用于新的药物设计和计算化学方法
给定带有测量活性标记的DNA序列的数据集（图1a），我们用一系列分类令牌（“提示令牌”）编码标签，该标签的前缀为DNA序列的开始（图1b）。我们训练或微调鬣狗模型以采用处理的序列并以及时令牌开始执行令牌预测（图。1C）。这种形式使我们能够明确地使用对模型序列的任何先验知识。一旦受过训练，就可以使用代表任何所需功能的令牌序列来提示语言模型。该模型现在以及时令牌为条件，一次生成一个DNA序列一个核苷酸（图1d）。并行，我们在同一数据集上训练一个监督的序列到活动回归模型（图1E），并将其应用于生成的序列以选择最匹配所需活动的序列（图1F）。这种合并的方法使我们可以将回归模型用作甲骨文，例如以前的模型引导的方法，而语言模型可确保生成的序列具有现实的内容。