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（在可莱士燃气灶“三包”有效期内维修时由厂商提供完全免费的维修服务）。
可莱士燃气灶24小时服务，本所有员工均持证上岗，都有国家劳动部颁发的等级证书，有多年的工作积累经验，诚信正值，服务好，24小时上-门、收费合理、价格优惠，服务项目实行三包，你们的满意是我们服务的宗旨，欢迎新
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初夏已经到来，随着气温的升高，人们开始渴望一份清爽的感觉。而在这个时代，智能科技的迅猛发展，为我们带来了无限的可能性，也让我们的生活更加便捷和智能化。因此，我们追求的不仅仅是清凉的感觉，更是智能化的体验和匠心制造的品质。
随着人们对生活品质的不断追求，智能化产品的市场需求也越来越大。从智能家居到智能穿戴，从智能手机到智能车载，智能化产品已经深刻地改变了我们的生活方式。而这些产品的成功，不仅源于技术的创新，更取决于匠心制造的精神。只有将智能科技与匠心制造相结合，才能创造出更加的产品，为人们带来更加便捷、舒适的生活体验。
当然，随着时代的不断发展，我们也需要不断地更新自己的认知和思维方式。只有紧跟时代的步伐，不断学习和进步，才能更好地适应这个快速变化的世界。因此，我们需要从各个方面进行改变，拥抱新科技，接受新思想，以更加积极的态度面对未来。
总之，“初夏送清爽，智能焕新风，匠心呼唤，时代所向”，这句话告诉我们，我们需要在追求清爽感的同时，注重智能化和匠心制造的品质，不断更新自己的认知和思维方式，以更加积极的态度面对未来的挑战。
可莱士燃气灶维修服务承诺
(一)服务承诺
1、坚决贯彻执行《中华人民共和国产品质量法》、《中华人民共和国消费者权益保护法》及《部分商品修理、更换、退货责任规定》（即新“三包”规定），为消费者提供的快速服务。
欧派家居：融资余额1.04亿元，创近一年新低（01-03）
近日，苹果与英伟达宣布合作，旨在加速和优化大语言模型（LLM）的推理性能。
为了改善传统自回归 LLM 推理效率低和内存带宽小的问题，今年早些时候，苹果机器学习的研究人员发布并开源了一种名为「ReDrafter」（Recurrent Drafter，循环草稿模型）的推测解码技术。
▲图源：GitHub
目前，ReDrafter 已经整合到英伟达的可扩展推理方案「TensorRT-LLM」当中，后者是基于「TensorRT」深度学习编译框架的专为优化 LLM 推理而设计的开源库，支持包括「Medusa」等推测解码方法。
不过，由于 ReDrafter 所包含的算法使用了之前从未用过的运算符，因此英伟达方面添加了新的运算符，或者公开了现有的运算符，大大提高了 TensorRT-LLM 适应复杂模型和解码方式的能力。
▲图源：GitHub
据悉，ReDrafter 推测解码通过三个关键技术来加速 LLM 的推理过程：
RNN 草稿模型动态树注意力算法知识蒸馏训练
RNN 草稿模型是 ReDrafter 的「核心」组件。它使用循环神经网络（Recurrent Neural Network），基于 LLM 的「隐藏状态」来预测接下来可能出现的 tokens 序列，其能够捕捉局部的时间依赖性，从而提高预测准确性。
这个模型的工作原理是：LLM 在文本生成过程中首先生成一个初始 token，然后 RNN 草稿模型利用该 token 和 LLM 的最后一层隐藏状态作为输入进行束搜索（Beam Search），进而生成多个候选 tokens 序列。
与传统自回归 LLM 每次只生成一个 token 不同，通过 RNN 草稿模型的预测输出，ReDrafter 能够在每个解码步骤生成多个 tokens，大大减少了需要调用 LLM 验证的次数，从而提高了整体的推理速度。
▲图源：arXiv
动态树注意力算法（Dynamic Tree Attention）则是一种优化束搜索结果的算法。
我们已经知道，在束搜索过程中会产生多个候选序列，而这些序列往往存在共享的前缀。动态树注意力算法会识别出这些共享前缀，并将它们从需要验证的 tokens 中去除，从而减少 LLM 需要处理的数据量。
某些情况下，该算法能将需要验证的 tokens 数量减少 30% 到 60%。这意味着使用动态树注意力算法后，ReDrafter 能够更高效地利用计算资源，进一步提高推理速度。
▲图源：NVIDIA
知识蒸馏是一种模型压缩技术，它能够将一个大型、复杂的模型（教师模型）的知识「蒸馏」到一个更小、更简单的模型（学生模型）中。在 ReDrafter 中，RNN 草稿模型作为学生模型通过知识蒸馏从 LLM（教师模型）中学习。
具体来讲，蒸馏训练过程中，LLM 会给出一系列下一个可能词的「概率分布」，开发人员会基于这个概率分布数据训练 RNN 草稿模型，然后计算两个模型概率分布之间的差异，并通过优化算法使这个差异最小化。
在这个过程中，RNN 草稿模型不断学习 LLM 的概率预测模式，从而在实际应用中能够生成与 LLM 相似的文本。
通过知识蒸馏训练，RNN 草稿模型更好地捕捉到语言的规律和模式，从而更准确地预测 LLM 的输出，并且因为其较小的规模和较低的推理计算成本，显著提高了 ReDrafter 在有限硬件条件下的整体性能。
▲图源：阿里云开发者社区
苹果的基准测试结果显示，在 NVIDIA H100 GPU 上对数十亿参数的生产模型使用集成了 ReDrafter 的 TensorRT-LLM 时，其贪心解码（Greedy Decoding）每秒生成的 tokens 数量提高了 2.7 倍。
此外，在苹果自家的 M2 Ultra Metal GPU 上，ReDrafter 也能实现 2.3 倍的推理速度提升。苹果的研究人员表示「LLM 越来越多地用于驱动生产应用程序，提高推理效率既可以影响计算成本，也可以降低用户端延迟」。
▲图源：Apple
值得一提的是，在保持输出质量的同时，ReDrafter 减少了对 GPU 资源的需求，这使得 LLM 在资源受限的环境中也能高效地运行，为 LLM 在各种硬件平台上的使用提供了新的可能性。
苹果目前已经在 GitHub 上开源了这项技术，未来从中获益的公司将很可能不止英伟达一家。