慕尼黑工业大学、达姆施塔特工业大学和浙江大学的研究人员推出新型低延迟大语言模型推理框架LiveMind，LiveMind的核心思想是让语言模型能够在接收到不完整的提示（prompts）时就开始进行推理，从而减少用户等待响应的时间，提高交互体验。
主要功能：
- 低延迟推理：LiveMind允许LLMs在用户输入不完整时就开始处理信息，减少了生成响应所需的总时间。
- 同时推理：与传统的等待完整输入后再开始推理的方法不同，LiveMind支持在输入的同时进行推理。
主要特点：
- 减少用户感知的延迟：通过在输入阶段就开始处理，LiveMind显著减少了用户等待最终响应的时间。
- 协作推理：LiveMind框架支持使用不同的模型进行推理和输出，例如使用大型模型进行推理阶段，小型模型进行输出阶段，以进一步提高效率。
工作原理：
- 输入处理：LiveMind将用户的输入视为一个连续的流，并在接收到新的句子时进行处理。
- 推理模型：在输入阶段，LiveMind使用一个推理模型来处理不完整的提示，并生成中间推理结果。
- 输出模型：当用户完成输入后，整个提示和之前的推理结果一起发送给输出模型，以生成最终的响应。
- 动作集：LiveMind定义了一组动作，供推理模型选择，包括背景了解、推理、假设和等待等动作。
- 推理策略：LiveMind采用了一种阅读策略，通过句子级别的分割来平衡计算成本和响应性。
具体应用场景：
- 实时交互系统：在需要快速响应的聊天机器人或虚拟助手中，LiveMind可以提供更流畅的用户体验。
- 复杂问题解答：对于需要多步骤推理的复杂问题，LiveMind可以在用户输入问题的过程中就开始进行推理，从而加快得到答案的速度。
- 教育和培训：在自动评分或提供学习指导的系统中，LiveMind可以快速给出反馈，提高学习效率。
论文中还提到了LiveMind框架的一些实验结果，显示了它在减少延迟和提高准确性方面的有效性。例如，在MMLU-Pro数据集上，LiveMind在保持与基线相当的准确性的同时，平均减少了59%的响应延迟。此外，通过使用大型模型和小型模型的协作推理，LiveMind进一步提高了准确性并减少了延迟。这表明LiveMind是一个有前景的研究方向，有望在未来推动更高效、响应更快的LLMs在交互应用中的发展。
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