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告别“单打独斗”！AI 协作新范式 MoA，如何集结大模型“梦之队”？

告别“单打独斗”！AI 协作新范式 MoA，如何集结大模型“梦之队”？

大模型浪潮下，你的 AI 应用遇到瓶颈了吗？当 GPT、Claude、文心一言等各类强大模型如繁星般涌现，我们惊喜于它们令人惊叹的能力。然而，在实际落地中，我们常常发现，即使是最顶尖的单一模型，也难以完美应对所有复杂场景的需求。

5/21/2025 4:27:00 PM 贝塔街的万事屋

无问芯穹提出混合稀疏注意力方案MoA，加速长文本生成，实现最高8倍吞吐率提升

无问芯穹提出混合稀疏注意力方案MoA，加速长文本生成，实现最高8倍吞吐率提升

随着大语言模型在长文本场景下的需求不断涌现，其核心的注意力机制（Attention Mechanism）也获得了非常多的关注。注意力机制会计算一定跨度内输入文本（令牌，Token）之间的交互，从而实现对上下文的理解。随着应用的发展，高效处理更长输入的需求也随之增长 [1][2]，这带来了计算代价的挑战：注意力高昂的计算成本和不断增长的键值缓存（KV-Cache）代价。

11/8/2024 1:12:00 PM 机器之心

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