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连续深度批处理实现循环LM自适应推理
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AI 综述
2026年9月25日，HuggingFace Daily Papers 收录一篇社区热门论文，提出“连续深度批处理”（CDB）技术，用于循环语言模型（Looped LMs）的高效自适应推理。报道指出，循环语言模型中不同 token 所需的循环次数不同，导致无法使用标准批处理系统。CDB 通过在循环步骤间动态构建新批次、管理 KV 缓存并预测退出时机，实现深度自适应推理。实验结果显示，全循环架构最适合该方法，CDB 可实现高达 99% 的预估最大加速比。
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最新进展9月25日 08:00
新论文提出连续深度批处理，称可为循环语言模型带来高达99%的预估最大加速比。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月25日
- HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）提出连续深度批处理技术，实现循环语言模型的高效自适应推理
针对循环语言模型（Looped LMs）中不同 token 循环次数不同导致无法使用标准批处理系统的问题，研究者提出了“连续深度批处理”（CDB）方法。该方法通过在循环步骤间动态构建新批次、管理 KV 缓存及预测退出时机，实现了高效的深度自适应推理。实验表明，全循环架构最适合此方法，CDB 可实现高达 99% 的预估最大加速比。