WAMJET用智能体优化世界动作模型推理

研究团队提出WAMJET，通过向编码智能体提供可复用的优化指导和测量验证工具，自动剖析、修改并迭代优化世界动作模型（WAM）推理。基于论文摘要，其在六种WAM、三个编码智能体和两种GPU架构上的实验中，相对上游实现最高实现9.95倍无损加速。 WAMJET会先分析推理瓶颈，再定向修改代码、验证效果，并随瓶颈变化继续优化。近似和硬件感知优化可进一步降低延迟，同时保持相近成功率，但这些额外收益的幅度及适用条件未在摘要中说明。

AI 根据报道生成 · 36 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。