论文题目：MLLM Can See? Dynamic Correction Decoding for Hallucination Mitigation

3、双重能力：不仅可以填补空缺（填充被掩盖的token），还可以评估已填充token的正确性，并在必要时用更合理的 token替换错误的部分。

现有的自回归（AR）图像生成模型通常采用逐token生成的方式。具体来说，模型会首先预测第一个token的分布，根据这个分布采样出第一个token，然后基于这个...

推理在塑造有效的决策过程和指导人工智能系统中的问题解决策略方面发挥着核心作用。对于大语言模型（LLMs）而言，实现推理的最有效方法是通过思维链，该方法逐个生成所...

最近 DeepSeek 可是火遍了大模型圈，我也一直在研究。结果前几天，我发小突然冷不丁地问我：“大模型里的Token 到底是啥东西啊？” 这问题可把我问住了，...

• 节省成本：如果你的基于提示的方法要求 Claude 输出直接引用，你可能会节省成本，因为 cited_text 不计入输出 token。

粗略地说，一个 token 大约等于 3/4 个英语单词。单词的部分可以是完整的 token，前缀和后缀构成它们自己的 token。

Token是自然语言文本的最小单位，可以是单词、子词或字符，具体取决于模型使用的分词器。例如，1个数字或1个符号计为1个token，在英语中，一个单词通常是一个...

LLM开发者必看！Token是AI核心，影响模型性能和成本。文章详解Token化原理，包括WordPiece、BPE等算法，及NLTK、Hugging Face...

其中，Claude 3.5 Sonnet在处理体育相关问题时，CoD将平均输出从189.4个token减少到仅14.3个token，降幅达92.4%！同时准确率...

在大模型技术落地的关键环节中，结构化输出能力直接影响着AI系统的可靠性与应用价值。本文将从底层原理、格式对比、工具生态、优化策略等维度展开深度剖析，结合最新行业...

结果显示，在符号推理任务中，CoD 的信息密度达到标准 CoT 输出的 14.7 倍，同时显著减少了 token 的使用和延迟。

随着大模型在长文本处理任务中的应用日益广泛，如何客观且精准地评估其长文本能力已成为一个亟待解决的问题。

「下一个token预测」（next token prediction，NTP）是大语言模型（LLMs）不断取得突破的核心技术。

这段代码定义了一个名为CheckSignInterceptor的拦截器，它实现了 Spring 的HandlerInterceptor接口。该拦截器的主要功能是...

最近在看一篇github上大佬的文章，从0开始训练llama3，觉得对于《从0开发大模型》有点帮助，于是翻译一下，发现其中很多内容当前系列文章的知识点相似。 原...

在 DeepSeek-V3 的上下文中，“64KH 上下文”指的是模型能够处理的最大输入长度为 64K tokens。这里的“K”代表千（1024），因此 64...

你好，我是术哥，云原生开源技术布道者：KubeSphere Ambassador、Milvus 北辰使者。很高兴在「运维有术」与你相遇。

同时，token拍卖模型承担着两个关键任务：一是扩展共享的token序列，也就是决定下一个添加到文本中的token；二是确定每个「竞拍者」需要支付的「费用」。这...

近年来，大型语言模型（LLMs）的进展彻底改变了自然语言处理领域，并因此成为各种现实应用中的核心技术，例如代码助手、搜索引擎和个人 AI 助手。