蚂蚁集团副总裁周俊在AICon演讲指出,万亿参数模型每运行15分钟算力成本约等于一辆特斯拉,效率是智能体时代最需解决的问题。团队提出从"更多Token"转向"更高Token密度"策略,采用7份Lightning Attention加1份MLA的混合线性注意力架构,使256K长上下文成本从指数级降至线性级,算力更多用于思考。通过Kpop算法区分工具调用与自然语言Token,结合思维链剪枝、自蒸馏等,Token输出减少约4倍而能力不降。在LongBench、BFCL等基准上提升显著,千亿参数模型在Agent任务中超越部分更大模型;小模型flash吞吐达2.4倍,五轮对话成本下降10倍以上。
技巧
·公众号:蚂蚁百灵(Ling)
蚂蚁集团周俊AICon演讲:从Token数量到Token密度,万亿参数模型效率优先
— 演讲实录 | 从 Token 数量到 Token 密度:万亿参数规模下的高效智能体智能