Today’s pressures mean supply chain footprints need more flexibility. Our analysis of 188 KPIs across industries reveals which sectors are most exposed and how companies can start responding.

As integrated software vendors come of age, banks, fintechs, payment processors, networks, and acquirers can maximize growth by aligning with their markets’ ISV maturity levels.

本研究提出了一种新的语音推测解码（SSD）框架，旨在解决自回归语音合成模型的推理延迟问题。SSD通过轻量级草稿模型生成候选标记序列，推理速度提高了1.4倍，同时保持了高保真度和自然性。

本研究提出了一种新型少样本编码解码方法，解决了传统视频监控语义解码对大量样本的依赖。通过提取草图作为语义信息并结合图像翻译网络，显著提升了视频重构性能，降低了存储和传输成本。

本研究提出了一种高效对比解码（ECD）方法，旨在减少大型视觉语言模型（LVLMs）生成的幻觉性响应。实验结果表明，ECD显著提高了回答的上下文准确性，并在基准测试中优于现有方法。

本研究探讨了视觉变换器在处理扭曲图像时的可解释性，发现深层注意力头对任务的影响显著，揭示了模型功能的专业化，增强了理解和透明度。

本研究提出了一种对角解码方法，解决自回归Transformer模型在视频生成中的速度瓶颈。该方法通过利用时空相关性，实现帧内并行解码，推断速度提升最高可达10倍，同时保持视觉质量。

本研究提出了一种高效的草拟模型，解决了大语言模型在投机解码中的记忆需求、短训练数据与长上下文推理的挑战，显著提升了长上下文任务的性能并减少了推理延迟。

本研究提出了一种即时偏好对齐方法，有效解决大型语言模型生成与人类价值观对齐的效率问题。实验结果表明，该方法在对齐任务中表现优异，具备高效性和有效性。

The leaders in adopting advanced planning systems understand that the process of designing and planning the transformation is usually more important than the technology itself.

本研究提出了一种新架构StagFormer，解决了传统变换器语言模型解码中的顺序依赖问题。该方法通过错位执行实现解码并行化，提升解码速度33%，同时保持生成质量，并探讨了在内存有限情况下的应用潜力。

本研究提出了一种解码大型语言模型（LLMs）神经元权重的方法，提升了模型的可解释性和安全性。研究表明，特定概念的神经元与输出概率密切相关。

本研究提出了一种新颖的多提示集成解码方法，显著提升了大型语言模型在自然语言处理中的生成质量和效率，实验结果显示多个任务的性能指标显著提高。

本研究提出了一种丢弃解码方法，旨在解决大型视觉语言模型在多模态任务中对视觉输入的误解，显著降低幻觉现象，提高输出的可靠性和质量。

本研究提出了一种新任务，通过EEG信号解码3D视觉知觉。构建了EEG-3D数据集和Neuro-3D框架，能够高保真地重建3D物体的形状和颜色，展现出显著的脑区分析潜力。

本研究提出HRDecoder网络，旨在解决高分辨率眼底图像分割中的内存和性能问题。通过高分辨率表示学习和多尺度预测模块，显著提升了分割精度，同时合理利用内存和计算资源，保持快速推理速度。实验结果验证了该方法的有效性。

该研究提出了一种新方法，解决大型语言模型生成文本时的高计算成本和输出分布扭曲问题。该方法提高了计算效率，保持输出分布平衡，并能在困难约束下生成长文本，性能与不扭曲分布的方法相当。

近来一直在使用fairseq做项目，因为其功能较多而源码也比较复杂。ankur6ue的一篇文章对fairseq中的增量解码操作做了详尽的介绍。增量解码使用增量状态的数据结构保存先前计算结果，用于后续的卷积计算。增量解码可以节省计算开销。集束搜索在每个步骤只考虑B个前缀序列，搜索空间由V×V下降至B×V，相比暴力搜索更高效。集束搜索的缺陷是解码结果缺乏多样性，但可以通过Diverse Beam Search等方法解决。