幣界網消息，OneMillion.AI報道，上海AI Lab與上海交通大學發布了89億參數的模型ncp-archpreview。該模型不僅訓練「猜下一個token」，還會預測後面一小段對應的內部概念信號，以輔助token生成。通過這種方式，模型內部能夠提前猜測後文，提升了生成效率。在四項測試中，大模型每驗證一次，平均能通過的token從5.933個提升至6.180個，提升幅度為4.17%；在humaneval測試中提升7.59%。接入這套信號後，草稿模型僅增加約4萬參數，且ncp使用普通transformer的訓練計算量約為85%，就能將訓練誤差降至接近相同水平。