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ICLR 2025 告别Token丢弃：更适合CoT和多轮对话的长文本推理加速方法

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OmniKV 提出了一种创新性的动态上下文选择方法，用于高效处理长上下文 LLM 推理。它无需丢弃任何 Token，通过动态选择实现计算稀疏，显著提升推理速度和吞吐量，且在各种预算下均优于丢弃 Token 的方法。

谷歌发布BIG-Bench超难基准：DeepSeek-R1得分6.8，只有o3-mini超过10分

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近日，谷歌发布了一项高难度基准BIG-Bench Extra Hard（BBEH），旨在评估AI模型的高阶推理能力。该基准包含了23个任务，并将每个任务替换为更难的任务，覆盖更多方面的技能需求。如o3-mini (high)得分为44.8分不及格，而其它模型得分不超过10分。

实测华为小艺版 DeepSeek，和满血版 R1 有差别吗？

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春节期间DeepSeek大放异彩，华为将其集成到智能手机，性能有待提升。对比官方应用和ChatGPT，其在道德伦理、逻辑数学方面表现一般，在中文写作任务中表现出色但口语化不足。上下文长度及回答准确性仍需优化。