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livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
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BitNet et Cassandra : comment les poids ternaires accélèrent les LLM locaux sur les processeurs.
Six constats concernant BitNet à 1,58 bit, la décodage spéculatif et Cassandra : l’inférence de modèles LLM locaux jusqu’à 6,17 fois plus rapide sur des CPU x86, avec 82,2 % moins d’énergie consommée, pour une précision identique.
4 min de lectureOpenVINO 2026.4 : MTP, DFlash, ASR pour Node.js et nouveaux modèles
Qu’y a-t-il de nouveau dans OpenVINO 2026.4 : décodage spéculatif MTP, DFlash pour Qwen sur les GPU Intel, ASRPipeline dans Node.js, ainsi qu’une longue liste de modèles pour CPU, GPU et NPU.
5 min de lectureDoubler la vitesse de décodage de Qwen3.8-Flash-Next avec MTP sur les GPU RTX
Apprenez à créer une branche de llama.cpp avec le décodage spéculatif MTP et les bons paramètres pour doubler approximativement la vitesse de Qwen3.8-Flash-Next sur des systèmes RTX multi-GPU.
5 min de lectureDécodage spéculatif, sortie précoce et quantification : un décodage des LLM plus rapide
Comment le décodage spéculatif et la sortie précoce réduisent la latence d’inférence des LLM, lorsque l’acceptation préliminaire s’avère bénéfique, et comment ils s’intègrent avec la quantification et le pagination du cache KV.
8 min de lecture
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