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Stanford与UC Berkeley发布TokenGate，长上下文prefill最高提速11.3倍

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AI 综述

Stanford 与 UC Berkeley 研究者发布 TokenGate，一个面向长上下文 prefill 的可学习 token 剪枝模块。据其报告，该模块可让现有 LLM 的长上下文 prefill 提速 1.4x 至 11.3x，峰值内存降低 1.5x 至 3.4x，且无精度损失。 TokenGate 只剪枝提示中的文档部分，问题部分不会被剪枝。代码和 checkpoints 已以 Apache-2.0 许可发布在 GitHub 上。

AI 根据报道生成 · 4 小时前更新

最新进展10月25日 20:12
Stanford 与 UC Berkeley 研究者推出 TokenGate：Token 门控注意力让长上下文 Prefill 最快提速 11.3 倍

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月25日
  1. MarkTechPost
    Stanford 与 UC Berkeley 研究者推出 TokenGate：Token 门控注意力让长上下文 Prefill 最快提速 11.3 倍

    Stanford 与 UC Berkeley 研究者发布 TokenGate，通过可学习的 token 剪枝模块让现有 LLM 的长上下文 prefill 提速 1.4x 至 11.3x，峰值内存降低 1.5x 至 3.4x，且无精度损失。

本事件热度走势

可比范围当前
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1010月25日 22:00
近 24 小时变化
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