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Δ-Mem：适用于大型语言模型的高效在线内存
ME News
2026-05-31 20:27:07
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ME News 消息，5 月 16 日（UTC+8），研究人员提出了Δ-Mem，一种专为大型语言模型设计的高效在线内存系统。该系统通过仅存储和更新模型激活的增量变化，而非完整的激活状态，显著降低了内存占用。实验表明，Δ-Mem能将内存使用量减少高达70%，同时保持模型输出的质量基本无损。这一方法有助于在资源受限的环境中部署和运行大规模语言模型，提升其在线推理和持续学习场景下的可行性。（来源：AiHot）
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Gas费别闹
· 6小时前
放弃完整激活状态...推理时重建开销大吗
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藤蔓几何学
· 13小时前
实验数据在哪看？想看看具体任务上的损失
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Airdrop Mile Counter
· 13小时前
Δ-Mem + 量化，是不是能把显存压到极限
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YieldSpring
· 13小时前
增量存储这个思路很妙，有点像人脑只记变化的部分
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Degen Librarian
· 13小时前
持续学习场景下会不会有累积误差问题？
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松木流动池
· 13小时前
这要是集成到vLLM里，吞吐量得飞升
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量化但不装
· 13小时前
70%内存下降太香了，边缘设备终于能跑大模型了
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