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谷歌推出 Retrieve-for-Train 扩散检索器，查询效率提升 12 至 20 倍Techub News 消息，谷歌研究院发布全新检索框架 Retrieve-for-Train（R4T），旨在解决推荐系统需返回多样化结果集而非单一最佳匹配的问题。R4T 使用强化学习学习查询扩散策略，并将其蒸馏成一个小型扩散模型，可在单次推理中生成全部检索方向，使查询扩散效率提升 12 至 20 倍。该框架解决了通用大语言模型在执行查询扩散时的两大问题：近义坍塌（产生过于相似的子查询）和延迟过高。其通过三阶段流程实现：首先训练一个查询扩散语言模型，然后合成监督数据，最终训练一个参数为 5390 万的扩散变换器模型来直接生成目标嵌入集合。在 Polyvore 时尚搭配数据集和专有音乐数据集上的测试显示，基于 Gemma3-4B 的 R4T 框架在开放检索质量上优于最佳采样法，其生成的子查询多样性从零样本的 56.0 提升至 76.8。该方法无需在推理时重复调用大模型，显著降低了成本与延迟。（MarkTechPost）Techub News09/17 14:35

谷歌发布 ToolGrad 框架，工具调用数据生成通过率达 99.8%Techub News 消息，谷歌研究院与多所高校联合发布 ToolGrad 框架，用于高效生成大语言模型工具调用训练数据。该框架采用“答案优先”方法，先构建已验证的工具调用链，再生成匹配的用户查询，将数据生成通过率从基准方法的 63.8% 提升至 99.8%。研究团队使用该框架生成了包含 500 个样本的 ToolGrad-500 数据集，并用其对 Gemma-3 模型进行微调。微调后的 120 亿参数模型在伯克利函数调用排行榜上得分达 83.1，与 Gemini 2.5 Pro、Claude 4.5 Opus 等前沿专有模型表现相当。该框架的代码、数据集及模型均已开源，开发者可通过 Hugging Face 和 PyPI 获取。（MarkTechPost）Techub News09/11 14:14

英伟达 Groq 3 LPX 芯片全面投产，Gemma 4 31B 推理速度达每秒 3400 tokenTechub News 消息，英伟达宣布其 Groq 3 LPX 推理芯片已进入全面生产阶段，在 Gemma 4 31B 模型上实现每秒 3400 token 的推理速度，宣称比 Cerebras 快四倍。但实际性能对比更为复杂，英伟达需要至少 64 个加速器才能达到此速度，而 Cerebras 仅需一至两个。该架构在大型 MoE 模型上的扩展能力仍有待观察。（The Decoder）Techub News08/25 20:37

NVIDIA Groq 3 LPX 投入量产，为智能体系统提供高速推理Techub News 消息，NVIDIA 宣布其 Vera Rubin 机架级系统 NVIDIA Groq 3 LPX 已投入全面生产。该系统在运行开源智能体模型 Gemma 4 31B 的基准测试中，针对 10 万令牌的长上下文用例，每秒可生成 3400 个输出令牌，速度比最接近的替代平台快 4 倍。全球行业合作伙伴正在采用 Vera Rubin 平台解决方案。SpaceXAI 宣布将使用 NVIDIA Vera CPU 为其下一代智能体 AI 提供动力。CoreWeave 已部署 Spectrum-X Multiplane 进入生产环境，该技术通过多个并行交换机连接 NVIDIA Vera Rubin 机架，提供高带宽、扁平且无损的 AI 网络。Nebius 成为首个采用 NVIDIA Groq 3 LPX 的 AI 云。 NVIDIA 表示，随着 AI 从训练转向推理和智能体化，推理已成为新前沿。智能体 AI 系统正在生成更多令牌，处理更大的上下文窗口，并越来越多地与其他 AI 系统协作以解决复杂问题。这些工作负载需要一类新型基础设施，不仅针对性能，还需在空前规模下优化吞吐量、响应能力和经济性。（NVIDIA Blog）Techub News08/24 23:16

DeepSeek 发布 DSpark 框架，推理速度提升 60%至 85%Techub News 消息，DeepSeek 发布 DSpark 推测解码框架，可在不牺牲输出质量的前提下，将其 DeepSeek-V4 模型的单用户生成速度提升 60%至 85%，吞吐量提升 51%至 400%。 DSpark 采用「半并行」方法，结合高吞吐量并行生成与自适应验证，通过同时生成多个候选令牌并选择性验证实现加速。该框架已部署于实际生产环境，并开源了训练评估代码库 DeepSpec 及模型检查点，且兼容 Gemma、Qwen 等开源模型，有望显著改善去中心化计算网络的单位经济效益。（CryptoBriefing）Techub News06/28 02:35

Google 发布开源文本扩散模型 DiffusionGemmaTechub News 消息，据 Decrypt 报道，Google 发布开源文本扩散模型 DiffusionGemma，该模型在 NVIDIA H100 上每秒可生成超 1000 个 token，处理速度达标准自回归模型的四倍。该模型采用并行生成 256 个 token 块的方式，具备双向注意力机制，适用于代码填充等约束性任务。但目前需要特定 drafter 模块支持，大多数消费级设备尚无法直接运行。Techub News06/11 10:38

NVIDIA 优化 Google DeepMind DiffusionGemma 实现本地高速 AI 生成Techub News 消息，据 NVIDIA 博客报道，NVIDIA 已优化 Google DeepMind 发布的 DiffusionGemma 开源模型，使其在 GeForce RTX GPU、RTX PRO 平台及 DGX Spark 系统上运行速度提升高达 4 倍，支持每步并行生成最多 256 个 token。该模型基于 Gemma 4 架构（260 亿参数，每步激活 38 亿参数），采用扩散机制从噪声中并行精炼文本块，而非传统自回归模型的逐字生成。其以 Apache 2.0 许可证开源，可在本地硬件实现每秒 1000 token 的生成速度，无需云端调用或按 token 付费。Techub News06/11 10:36

Google 展示可 3D 打印开源机器人，搭载 Gemma 4 模型Techub News 消息，据 CryptoBriefing 报道，Google 在 I/O 2026 开发者大会上展示了 Open Duck 开源机器人。该机器人搭载 Gemma 4 模型，可在设备端运行 AI 执行自主任务，制作成本低于 400 美元，支持用户通过 3D 打印自行组装。 Open Duck 基于 GitHub 的 Open_Duck_Mini 开源项目，原型模仿迪士尼 BDX 机器人。Gemma 4 于 4 月 2 日发布，采用 Apache 2.0 许可证，支持多模态输入，提供 128K 至 250K 的上下文窗口，可在边缘设备运行。Techub News05/22 02:19

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搜索“Gemma”共有8条相关结果

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09/17 14:35

谷歌推出 Retrieve-for-Train 扩散检索器，查询效率提升 12 至 20 倍

Techub News 消息，谷歌研究院发布全新检索框架 Retrieve-for-Train（R4T），旨在解决推荐系统需返回多样化结果集而非单一最佳匹配的问题。R4T 使用强化学习学习查询扩散策略，并将其蒸馏成一个小型扩散模型，可在单次推理中生成全部检索方向，使查询扩散效率提升 12 至 20 倍。该框架解决了通用大语言模型在执行查询扩散时的两大问题：近义坍塌（产生过于相似的子查询）和延迟过高。其通过三阶段流程实现：首先训练一个查询扩散语言模型，然后合成监督数据，最终训练一个参数为 5390 万的扩散变换器模型来直接生成目标嵌入集合。在 Polyvore 时尚搭配数据集和专有音乐数据集上的测试显示，基于 Gemma3-4B 的 R4T 框架在开放检索质量上优于最佳采样法，其生成的子查询多样性从零样本的 56.0 提升至 76.8。该方法无需在推理时重复调用大模型，显著降低了成本与延迟。（MarkTechPost）

快讯AI·09/11 14:14

谷歌发布 ToolGrad 框架，工具调用数据生成通过率达 99.8%

Techub News 消息，谷歌研究院与多所高校联合发布 ToolGrad 框架，用于高效生成大语言模型工具调用训练数据。该框架采用“答案优先”方法，先构建已验证的工具调用链，再生成匹配的用户查询，将数据生成通过率从基准方法的 63.8% 提升至 99.8%。研究团队使用该框架生成了包含 500 个样本的 ToolGrad-500 数据集，并用其对 Gemma-3 模型进行微调。微调后的 120 亿参数模型在伯克利函数调用排行榜上得分达 83.1，与 Gemini 2.5 Pro、Claude 4.5 Opus 等前沿专有模型表现相当。该框架的代码、数据集及模型均已开源，开发者可通过 Hugging Face 和 PyPI 获取。（MarkTechPost）

快讯AI·08/25 20:37

英伟达 Groq 3 LPX 芯片全面投产，Gemma 4 31B 推理速度达每秒 3400 token

Techub News 消息，英伟达宣布其 Groq 3 LPX 推理芯片已进入全面生产阶段，在 Gemma 4 31B 模型上实现每秒 3400 token 的推理速度，宣称比 Cerebras 快四倍。但实际性能对比更为复杂，英伟达需要至少 64 个加速器才能达到此速度，而 Cerebras 仅需一至两个。该架构在大型 MoE 模型上的扩展能力仍有待观察。（The Decoder）

快讯AI·08/24 23:16

NVIDIA Groq 3 LPX 投入量产，为智能体系统提供高速推理

Techub News 消息，NVIDIA 宣布其 Vera Rubin 机架级系统 NVIDIA Groq 3 LPX 已投入全面生产。该系统在运行开源智能体模型 Gemma 4 31B 的基准测试中，针对 10 万令牌的长上下文用例，每秒可生成 3400 个输出令牌，速度比最接近的替代平台快 4 倍。全球行业合作伙伴正在采用 Vera Rubin 平台解决方案。SpaceXAI 宣布将使用 NVIDIA Vera CPU 为其下一代智能体 AI 提供动力。CoreWeave 已部署 Spectrum-X Multiplane 进入生产环境，该技术通过多个并行交换机连接 NVIDIA Vera Rubin 机架，提供高带宽、扁平且无损的 AI 网络。Nebius 成为首个采用 NVIDIA Groq 3 LPX 的 AI 云。 NVIDIA 表示，随着 AI 从训练转向推理和智能体化，推理已成为新前沿。智能体 AI 系统正在生成更多令牌，处理更大的上下文窗口，并越来越多地与其他 AI 系统协作以解决复杂问题。这些工作负载需要一类新型基础设施，不仅针对性能，还需在空前规模下优化吞吐量、响应能力和经济性。（NVIDIA Blog）

快讯Web3·06/28 02:35

DeepSeek 发布 DSpark 框架，推理速度提升 60%至 85%

Techub News 消息，DeepSeek 发布 DSpark 推测解码框架，可在不牺牲输出质量的前提下，将其 DeepSeek-V4 模型的单用户生成速度提升 60%至 85%，吞吐量提升 51%至 400%。 DSpark 采用「半并行」方法，结合高吞吐量并行生成与自适应验证，通过同时生成多个候选令牌并选择性验证实现加速。该框架已部署于实际生产环境，并开源了训练评估代码库 DeepSpec 及模型检查点，且兼容 Gemma、Qwen 等开源模型，有望显著改善去中心化计算网络的单位经济效益。（CryptoBriefing）

快讯AI·06/11 10:38

Google 发布开源文本扩散模型 DiffusionGemma

Techub News 消息，据 Decrypt 报道，Google 发布开源文本扩散模型 DiffusionGemma，该模型在 NVIDIA H100 上每秒可生成超 1000 个 token，处理速度达标准自回归模型的四倍。该模型采用并行生成 256 个 token 块的方式，具备双向注意力机制，适用于代码填充等约束性任务。但目前需要特定 drafter 模块支持，大多数消费级设备尚无法直接运行。

快讯Spark·06/11 10:36

NVIDIA 优化 Google DeepMind DiffusionGemma 实现本地高速 AI 生成

Techub News 消息，据 NVIDIA 博客报道，NVIDIA 已优化 Google DeepMind 发布的 DiffusionGemma 开源模型，使其在 GeForce RTX GPU、RTX PRO 平台及 DGX Spark 系统上运行速度提升高达 4 倍，支持每步并行生成最多 256 个 token。该模型基于 Gemma 4 架构（260 亿参数，每步激活 38 亿参数），采用扩散机制从噪声中并行精炼文本块，而非传统自回归模型的逐字生成。其以 Apache 2.0 许可证开源，可在本地硬件实现每秒 1000 token 的生成速度，无需云端调用或按 token 付费。

快讯Gemma·05/22 02:19

Google 展示可 3D 打印开源机器人，搭载 Gemma 4 模型

Techub News 消息，据 CryptoBriefing 报道，Google 在 I/O 2026 开发者大会上展示了 Open Duck 开源机器人。该机器人搭载 Gemma 4 模型，可在设备端运行 AI 执行自主任务，制作成本低于 400 美元，支持用户通过 3D 打印自行组装。 Open Duck 基于 GitHub 的 Open_Duck_Mini 开源项目，原型模仿迪士尼 BDX 机器人。Gemma 4 于 4 月 2 日发布，采用 Apache 2.0 许可证，支持多模态输入，提供 128K 至 250K 的上下文窗口，可在边缘设备运行。

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