AI前沿：从模型安全到推理加速

本期《TAI快报》介绍了五篇AI领域的突破性论文，涵盖模型安全、性能预测、模型设计、计算优化和推理增强： Antidistillation Sampling：提出反蒸馏抽样方法，通过“毒化”推理轨迹降低模型被蒸馏的风险，保护知识产权，同时维持模型性能。 Can Pre-training Indicators Reliably Predict Fine-tuning Outcomes of LLMs?：揭示传统困惑度预测微调性能的局限，提出Span Corruption困惑度和k-shot学习性能等新指标，提升模型选择效率。 It’s All Connected: A Journey Through Test-Time Memorization, Attentional Bias, Retention, and Online Optimization：通过Miras框架重新设计序列模型，提出Moneta等新模型，超越Transformer在长文本和推理任务中的表现。 Sleep-time Compute: Beyond Inference Scaling at Test-time：提出睡眠时计算范式，离线预处理上下文降低实时计算成本，减少5倍计算量并提升准确率。 Speculative Thinking: Enhancing Small-Model Reasoning with Large Model Guidance at Inference Time：提出推测性思考框架，利用大模型指导小模型推理，提升6-14%准确率并优化效率。完整推介：https://mp.weixin.qq.com/s/CF1EB3VugfcMlyKJbYpBFQ

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