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本文提出了一种用于并购套利的语言模型预测系统,该系统结合了专家引导的上下文工程和对历史交易的精调,在覆盖42个国家400多笔大型交易中取得了最先进的性能。
EGG 是一个专家引导的智能体框架,它将 GPU 内核生成分解为算法结构设计和硬件特定调优两个阶段,并采用阶段感知的多智能体协作机制。在 KernelBench 和实际工作负载上,EGG 相比 PyTorch 实现平均 2.13 倍的加速。
本文介绍了E-PMQ,一种专家引导的合并后量化框架,解决了合并和量化带来的联合偏差,在CLIP-ViT和FLAN-T5等多任务合并模型上取得了显著的精度提升。