大模型推理效率無損提升3倍，滑鐵盧大學、北京大學等機構發布EAGLE
大語言模型（LLM）被越來越多應用于各種領域。然而，它們的文本生成過程既昂貴又緩慢。這種低效率歸因于自回歸解碼的運算規則：每個詞（token）的生成都需要進行一次前向傳播，需要訪問數十億至數千億參數的 LLM。這導致傳統自回歸解碼的速度較慢。
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北京大學數字中國研究院（華南）傅瑜：形成數據循環迭代，探索高質量數實融合發展路徑
12月3日下午，“讀懂廣州”系列論壇“打造數產融合全球標桿城市”分論壇在廣州越秀國際會議中心舉行。會上，北京大學數字中國研究院（華南）院長助理、研究員傅瑜以“高質量發展數實融合探索路徑”為題作主旨演講。
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北京大學取得AI固廢處理專利，有助提高識別準確率
據國家知識產權局公告，北京大學取得一項名為“一種基于AI識別的多品類固廢再利用智能系統”，授權公告號CN117085970B，申請日期為2023年10月。
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北京大學取得分布式多智能體合作方法專利，通過強化學習進行訓練
2023年12月18日消息，據國家知識產權局公告，北京大學取得一項名為“一種分布式多智能體合作方法、系統、介質及設備“，授權公告號CN116578636B，申請日期為2023年5月。專利摘要顯示，本公開涉及一種分布式多智能體合作方法、系統、介質及設備。
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北京大學提出類別級6D物體位姿估計新范式，取得新SOTA
類別級 6D 物體位姿估計是一個基礎且重要的問題，在機器人、虛擬現實和增強現實等領域應用廣泛。本文中，來自北京大學的研究者提出了一種類別級 6D 物體位姿估計新范式，取得了新的 SOTA 結果，論文已被機器學習領域頂會 NeurIPS 2023 接收。
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【明日主題前瞻】字節跳動與北京大學成立“豆包大模型系統軟件聯合實驗室”
【明日主題前瞻】字節跳動與北京大學成立“豆包大模型系統軟件聯合實驗室”
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北京大學發布EAGLE大模型推理效率無損提升3倍
EAGLE采用外推大語言模型的第二頂層特征向量的方法，相較于普通自回歸解碼，其推理速度提升明顯，比普通自回歸解碼快3倍，比Lookahead解碼快2倍，比Medusa解碼快1.6倍。
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北京大學申請圖神經網絡專利，高效判定組合邏輯電路邏輯等價性
2023年12月4日消息，據國家知識產權局公告，北京大學申請一項名為“基于圖神經網絡模型的組合邏輯電路等價性判定方法”，公開號CN117150920A，申請日期為2023年9月。
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字節跳動與北京大學成立“豆包大模型系統軟件聯合實驗室”
觀點網訊：12月12日，北京大學-字節跳動“豆包大模型系統軟件聯合實驗室”簽約儀式暨“面向大模型的智能化軟件技術與生態”學術研討會在北京大學英杰交流中心隆重舉行。會上消息，推動產學研深度融合對促進人工智能核心技術突破具有重要意義，此次聯合實驗室的成立是校企協同創新的重要里程碑，將依托雙方優勢，共同推
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北京大學申請衍射神經網絡全光非線性激活器件專利，有望進一步提升衍射神經網絡多自由度處理信息的能力
2023年12月20日消息，據國家知識產權局公告，北京大學申請一項名為“一種衍射神經網絡全光非線性激活器件及其實現方法“，公開號CN117250807A，申請日期為2023年9月。專利摘要顯示，本發明公開了一種衍射神經網絡全光非線性激活器件及其實現方法。
