英国爱丁堡大学与英伟达的联合团队开发出一种新方法，能够压缩人工智能（AI）模型运行时所依赖的内存，从而在保持响应速度不变的情况下，提升模型处理复杂任务的准确性，或显著降低其能耗。这也意味着，更小的内存将带来“更强的AI”，有望打破大语言模型（LLM）性能瓶颈。
团队发现，将LLM所使用的内存压缩至原有大小的1/8后，模型在数学、科学和编程等专业测试中的表现反而更好，且推理时间并未延长。这一方法亦有助于模型同时响应更多用户请求，从而降低单个任务的平均功耗。除了节能优势，这项改进还有望使AI更适用于处理复杂问题的系统，或存储速度较慢、内存容量有限的终端设备，例如智能家居产物和可穿戴技术。
AI模型通常通过“思考”更复杂的假设，或同时探索更多可能性来寻找答案。在此过程中，模型需要将已生成的推理线程内容暂存于一种称为“KV缓存”的内存中。随着线程数量增多或线程长度增加，KV缓存的体积会迅速扩大，成为性能瓶颈，拖慢模型输出响应的速度。
为突破这一限制，团队提出了一种名为“动态记忆稀疏化”（DMS）的内存压缩技术。该方法并非保留所有生成的标记（即AI模型处理的基本数据单元），而是动态判断哪些标记对后续推理至关重要、哪些可以剔除。由于从决定删除某个标记到实际删除之间存在的微小延迟，使模型有机会将待删除标记中的有用信息转移至保留的标记中。通过这种方式，DMS使AI模型能够在相同计算资源下进行更深入的“思考”，或探索更多可能的解决方案路径。
测试中，在一项基于美国数学奥林匹克资格赛（AIME 24）设计的数学测试中，压缩模型在相同内存读取次数下，平均得分比未压缩模型高出12分；在由博士级专家编制的专业科学题库中，其表现优于原模型；在评估代码编写能力的平台上，压缩模型的平均得分也提高了10分。
这项研究打破了人们“计算资源越多，AI越强”的惯性认知。DMS内存压缩技术就像给AI装上了过滤器，让它学会抓住思考的重点，而非盲目堆砌数据。这种“更少内存，更强智能”的路径，可能从根本上改变AI的研发方向，让高性能AI真正轻量化。未来，复杂的科学计算或许在智能手表上就能运行，家用机器人也可以同时处理多项复杂指令而不卡顿。其实，这也暗合了人类的高效思考逻辑——我们不会记住每个细节，而是提炼关键信息进行推理。这种向人脑学习的选择性记忆机制，也许会比单纯扩大模型规模更早触及通用AI的门槛。
胡乱的深见君孙俪与邓超眉眼间藏不住的甜蜜还没散去，董子健却笑盈盈的“强势插入”，仿佛在说那句经典台词“我不是来拆散你们的，我是来加入你们的”，哈哈哈哈哈哈…“仁爱之家”并非孤例，它只是爱尔兰历史上的一个缩影。在20世纪的大部分时间里，爱尔兰有许多这样的机构，他们有权强制收容未婚怀孕的女性，这些女性通常被当时的社会视为“堕落分子”。在这些机构中，这些女性被强制劳动，她们产下的婴儿则被机构转卖。凯瑟琳的研究发现，这些机构内的儿童死亡率极高，许多孩子死于营养不良和疾病。胡乱的深见君《《微潮晨昏》叠驰余北欢》世界气象组织执行理事会当天在瑞士日内瓦举行的年度会议上做出上述决定。许健民将在世界气象组织执行理事会2026年年度会议上领取这一奖项。然而，林宇却有自己的想法。他觉得这份保安工作其实很不错。公司有着良好的信誉，从不拖欠员工工资，每个月都会按时把工资打到员工的银行卡上。而且，公司还按照规定为员工缴纳五险一金，这让林宇觉得自己的生活有了基本的保障。每月工资到手大约6000元，对于刚毕业不久的他来说，这个收入水平在当地已经能够维持比较不错的生活了。
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? 张占民记者 苏晋安 摄
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? 崔青涛记者 郭华 摄
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