كشفت Tencent عن خوارزمية Stem Sparse Attention التابعة لنموذج Hunyuan، وخفّضت زمن تأخر الرمز الأول 3.7x عند سياق 128K

2026-06-05 14:19:03

بحسب Guru Club، في 5 يونيو، كشفت Tencent Hunyuan عن خوارزمية Stem sparse attention، التي تم اعتمادها من مؤتمر رفيع المستوى في تعلم الآلة ICML-26. تحقق الخوارزمية دقة شبه خالية من فقدان عند ميزانية 25% عبر Token Position Decay (TPD) وOutput-Aware Metric (OAM)، كما تُقلل زمن تأخير أول رمز بمقدار 3.7x عند طول سياق 128K عند دمجها مع مشغّلي HPC.

عرض المصدر

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة مستمدة من مصادر خارجية وهي للمرجعية فقط. لا تمثل هذه المعلومات آراء أو وجهات نظر Gate ولا تشكل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. ينطوي تداول الأصول الافتراضية على مخاطر عالية. يرجى عدم الاعتماد حصرياً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة عند اتخاذ القرارات. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع على إخلاء المسؤولية.

أخبار ذات صلة

منذ 11 س

مُحلِّل ذكاء اصطناعي لدى تينسنت: يصف الذكاء الاصطناعي بأنه لعبة طويلة الأجل مع بدء المرحلة الثانية

منذ 11 س

تطلق تينسنت حزمة أدوات وكيل ذكاء اصطناعي للکفاءة لـ20+ سيناريو في 5 يونيو

منذ 12 س

تنسنت تفتح تطبيق WeChat لمساعدين بالذكاء الاصطناعي من شركة Honor وشركة هواوي وشركة شاومي وشركة أوبو وشركة فيفو

منذ 12 س

تنتسنت تنتج أغلب كودها بالذكاء الاصطناعي هذا العام، بحسب مسؤولين تنفيذيين

منذ 13 س

فريق شنتشن يُنجز تدريب نموذج DeepSeek-V4-Pro بقدرة 1.6 تريليون معلمة على معالج Ascend 910C محلي الصنع

تحليل متعمق