论文阅读——Agile-Quant：面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架
Agile-Quant是一种针对大语言模型（LLMs）在边缘设备上高效推理的激活引导量化框架。它通过分析激活特性，提出了一种结合激活引导量化与token剪枝的优化策略，有效缓解了激活量化中的异常值问题，并提升了模型在边缘设备上的推理速度。该方法在LLaMA、OPT和BLOOM等主流LLMs上验证，实现了高达2.5倍的实际加速，同时保持了优异的模型性能。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体，标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务，但其发展受限于大语言模型（LLM）的推理能力。LLM依赖统计相关性，缺乏对因果关系的理解，导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制，有望突破当前AI智能体的推理瓶颈，提升其决策准确性与自主性。