在金融市场的硝烟中,每个毫秒级的波动都暗藏万亿财富的密码。当传统量化模型在非线性金融时序数据的泥沼中艰难跋涉时,Transformer架构正以颠覆性的时空建模能力重塑投资决策范式。这场由注意力机制引发的技术革命,正在重构量化投资的底层逻辑。一、金融时序预测的技术困局传统时间序列模型(ARIMA、GA
标签: 分块注意力机制
突破百万token边界:解密Gemini 1.5如何重塑多模态理解天花板
在人工智能领域,处理超长上下文始终是制约模型性能的关键瓶颈。当主流大模型还在为8k-32k token的上下文窗口苦苦优化时,Gemini...
揭秘vLLM框架:大模型推理吞吐量跃升10倍的核心技术解析
在生成式AI浪潮席卷全球的当下,大语言模型的推理效率已成为制约应用落地的关键瓶颈。传统推理框架在应对长文本生成、高并发请求等场景时,常面临显存利用率低、计算资源闲置、请求排队延迟三大痛点。本文将深入剖析vLLM框架通过三大创新技术体系——分块注意力机制、动态内存管理与智能调度算法,实现推理吞吐量数量