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。

本文介绍了一种基于“假设采样”的算法，能够将Transformer解码速度提高2至2.5倍，同时保持样本质量。该方法通过草稿模型生成候选分段并进行批量验证，显著提升接受率。实验结果显示，该算法在多个数据集上优于传统解码方法，并在不同任务中实现了显著的内存速度提升。

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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