本研究提出了一种名为EMS的新方法，以提高大规模语言模型中KV缓存的压缩效率。该方法结合全局与局部得分，更有效地识别令牌的重要性。实验结果表明，EMS在极端压缩比下仍能保持先进性能，降低困惑度，并显著提高多项任务的检索准确率。

华为云发布EMS弹性内存存储服务，解决AI内存墙难题，提升AI推理性能。EMS实现显存扩展、算力卸载和以存代算功能，降低NPU部署数量。华为云还推出AI-Native智算存储解决方案，构建AI Native基础设施。

该文章介绍了一种新颖的推理方案，用于加速大型语言模型（LLMs），通过草稿和验证两个阶段的过程实现。该方案不需要额外的神经网络训练和额外的内存占用，是一种即插即用和经济高效的推理加速解决方案，加速比最高可达1.73倍。

该文介绍了一种基于学习的框架 EMS，用于单视图 3D 眉毛重建。该框架将眉毛表示为一组纤维曲线，并通过三个模块实现重建。作者使用了包含 400 个高质量 3D 合成眉毛数据集进行训练，并证明了 EMS 在不同眉毛样式和长度上的有效性。

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