DeepSeek та Пекінський університет випускають статтю DSpark 27 червня, засновник Liang Wenfeng вказаний як автор

2026-06-28 07:51:56

За даними Guru Club, 27 червня команда DeepSeek та Пекінський університет опублікували наукову роботу під назвою «DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation». У роботі представлено модуль спекулятивного декодування для оптимізації продуктивності інференсу на існуючих моделях DeepSeek-V4-Pro та DeepSeek-V4-Flash. Водночас команда відкрила вихідний код DeepSpec — повностекової кодової бази для навчання та оцінки моделей спекулятивного декодування-чернетки під ліцензією MIT. Наразі DeepSpec підтримує три реалізації: DSpark, DFlash та Eagle3. Зазначається, що засновник DeepSeek Лян Веньфен вказаний як співавтор роботи.

Переглянути джерело

Застереження: інформація на цій сторінці може походити зі сторонніх джерел і надається виключно для ознайомлення. Вона не відображає позицію чи думку Gate і не є фінансовою, інвестиційною чи юридичною консультацією. Торгівля віртуальними активами пов’язана з високим ризиком. Будь ласка, не покладайтеся лише на інформацію з цієї сторінки під час прийняття рішень. Детальніше дивіться у Застереженні.

Пов’язані новини

06-28 02:53

Google розгортає багатотокенне прогнозування на Pixel 9 і 10, підвищуючи швидкість інференції Gemini Nano більш ніж на 50%

06-27 14:09

DeepSeek впроваджує фреймворк DSpark, прискорюючи швидкість генерації DeepSeek-V4 до 85%

06-27 12:12

Експортні обмеження США щодо Anthropic змушують азійські AI-компанії запустити власні альтернативи протягом двох тижнів.

06-27 04:46

Акції технологічних компаній США зазнали удару від китайської моделі ШІ GLM5.2, Micron впав на 7% цього тижня

06-26 08:53

Східнокитайський педагогічний університет публікує спеціальний випуск із 5 статтями, написаними DeepSeek та Gemini

Поглиблений аналіз