University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

PagedWeight: Efficient MoE LLM Serving with Dynamic Quality-Aware Weight Quantization

PagedWeight：通过动态质量感知权重量化实现高效的混合专家语言模型服务

Yuchen Yang, Yifan Zhao, Anisha Dasgupta, Sasa Misailovic

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究KV缓存密集场景下MoE模型权重与缓存的矛盾，提出PagedWeight方法，通过动态量化权重平衡精度与缓存大小，在多个内存敏感场景中改进质量-内存权衡，实现高精度、高内存节省及吞吐量提升。

DrawingVQA: A Real-World Benchmark for Multi-Depth Visual-Textual Reasoning on Construction Drawings

DrawingVQA：建筑图纸上多深度视觉文本推理的真实世界基准测试

Yoonhwa Jung, Junryu Fu, Mani Golparvar-Fard

机构 * Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 DrawingVQA针对建筑图纸多深度视觉文本推理设计基准测试，利用图纸与问答对，提出双分类框架评估模型，揭示模型与专家表现差距，为领域特定多模态推理及AI与工程工作流程整合奠定基础。

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