币界网消息，OneMillion_AI报道，上海AI Lab和上海交大发布了89亿参数模型ncp-archpreview。该模型不仅训练「猜下一个token」，还会预测后面一小段对应的内部概念信号，以辅助token生成。通过这种方式，模型内部能够提前猜测后文，提升了生成效率。在四项测试中，大模型每验证一次，平均能通过的token从5.933个提升至6.180个，提升幅度为4.17%在humaneval测试中提升7.59%。接入这套信号后，草稿模型仅增加约4万参数，且ncp使用普通transformer的训练计算量约为85%，就能将训练误差降至接近相同水平。