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字节跳动推出UltraMem架构，推动大模型推理成本降低83%
昨日，字节跳动的“斗宝”大模型团队正式发布新架构UltraMem，标志着人工智能领域的一次重要技术突破。UltraMem设计旨在解决目前混合专家模型（Mixture of Experts）推理过程中存在的高内存访问瓶颈问题，为提高推理性能和降低成本提供革新方案。据团队介绍，该架构在推理速度上提升了2至6倍，同时推理成本最多可降低83%。
随着大模型规模的迅速扩大，推理成本和内存效率已成为行业面临的最核心瓶颈之一。UltraMem作为一种稀疏模型，成功实现了计算与参数的分离，并在保证模型性能的前提下显著优化了推理效率。这项技术突破不仅为大规模人工智能模型的研发铺平了道路，更为行业提供了在降低成本的同时实现技术高效扩展的新思路。
值得一提的是，UltraMem已被第2025届国际学习表征大会（ICLR 2025）接受为官方展示内容，这进一步证明了其创新性与技术价值。字节跳动团队表示，此次发布的架构不仅提升了大模型的性能与可扩展性，同时为未来人工智能技术的可持续发展提供了更多可能性。
随着人工智能模型的应用场景越来越丰富，大模型的效率与成本变得至关重要。UltraMem的推出成为行业应对这些挑战的重要里程碑，也展现了字节跳动在技术研发领域的不懈探索与领先优势。未来，该技术是否会在更多场景中被推广应用，值得业界期待与关注。
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