efficient-algorithms

介绍了MASC（边际自校正），一种用于大型语言模型的高效遗忘方法，采用在线停止规则，以降低的计算成本实现有竞争力的遗忘-保持权衡，并在TOFU和MUSE基准上得到验证。

本文介绍了内积感知量化方法，这些方法能够保留与未见向量的内积，开发了具有可证明保证的快速自适应算法，相较于先前的ASQ方法实现了2-10倍的加速。

SubQ的创建者宣布，SSA突破获得了压倒性的反响，并计划下周发布包含更多数据和第三方验证的模型卡。