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NielsRogge 将一篇介绍 Moshi 全双工语音模型的博客作为项目页面添加到了 Papers With Code，旨在让更多人了解这一先进架构。
推测性解码是一种推理优化技术，它使用快速草稿模型提出未来 token，并由较大模型并行验证，从而提高 LLM 的生成速度。文章强调了它在 Papers with Code 上的热门状态，以及最近的 SGLang 博客文章，该文章介绍了使用 DFlash 模型实现的最先进延迟。
Papers with Code 是一个连接研究论文与代码实现的平台，目前正在复兴或更新，旨在提高机器学习研究的可重复性和可访问性。
所有4,361篇ICLR 2026论文，包括Oral演讲和杰出论文，现可在Papers with Code上按任务浏览，任务范围从3D生成到GUI代理。
Papers With Code 宣布了一项新功能，支持闭源评估，并以密集的 Microsoft MAI Thinking 1 技术报告为例，添加了特殊的 'closed' 标签。
NielsRogge宣布PapersWithCode复兴，该平台按领域提供SOTA、排行榜和方法，并使用AI智能体大规模解析。