Stanford与UC Berkeley发布TokenGate论文，可学习token剪枝加速LLM prefill
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Stanford与UC Berkeley发布TokenGate论文，可学习token剪枝加速LLM prefill
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AI 综述
Stanford 与 UC Berkeley 研究团队于 10 月 25 日在 arXiv 发布论文 TokenGate（arXiv:2610.26754），提出基于可学习 token 剪枝的方法加速大语言模型的 prefill 阶段。论文称该方法在一系列任务上可将首 token 生成时间（time-to-first-token）提速 1.4 倍至 11.3 倍，prefill 期间峰值内存降低 1.5 倍至 3.4 倍，且无精度损失。 该方法作为轻量适配叠加在现有 transformer 架构之上，包括 Qwen3 以及 Qwen3.5 等混合注意力模型。代码已在 GitHub 的 token-gate-llms 组织下公开。
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最新进展10月26日 18:38
Stanford 与 UC Berkeley 研究者提出 TokenGate，将 LLM prefill 最高提速 11 倍报道时间线
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10月26日
- Startup FortuneStanford 与 UC Berkeley 研究者提出 TokenGate，将 LLM prefill 最高提速 11 倍
Stanford 与 UC Berkeley 团队发布论文 TokenGate（arXiv:2610.26754，10 月 25 日），通过可学习的 token 剪枝方法加速大语言模型的 prefill 阶段。
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