公众号:小红书技术(dots.llm)
小红书发布大模型新架构 PIPO
精选理由
PIPO把输入压缩和输出多token预测统一起来,并且用蒸馏把验证成本前置,长推理的场景下这可能是下一代推理引擎的样子,做模型加速的应该认真看看。
AI 摘要
小红书提出 PIPO 架构,通过输入侧压缩器将两个 token 折叠为一个 latent,输出侧 MTP head 将隐藏状态展开为额外 token,实现输入长度减半、每步输出翻倍。基于 Qwen3.5-4B/9B backbone,在 AIME 2025 等基准上最高带来 +7.15 pass@4 提升。部署测评中,TTFT 加速约 1.23×,TPOT 加速约 1.86×。训练采用 SFT 和 On-Policy Distillation 两阶段,将 verifier 校验能力蒸馏进轻量 confidence head。
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