SGLang Kimi K3」共找到 751 篇相关文章

开源动态8

刚刚,Kimi开源新架构,开始押注线性注意力

智能体时代推理计算需求成瓶颈,线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构,结合线性与全注意力,性能和硬件效率出色,引发对线性与全注意力发展方向的思考。

机器之心
推荐文章7

记录下SGLang 开发,debug的几个技巧第二弹

作者BBuf继上次分享后,又带来SGLang开发、debug新技巧。包括开启多线程加载模型权重,介绍SGLang Serve模型短期和长期崩溃的调试方法,还提及逐层NVTX Profiling、查看固定batch_size下Decoding性能等技巧。

GiantPandaLLM
算法论文8

Kimi新架构让马斯克叹服!17岁高中生作者一战成名

17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术,将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”,经Kimi Linear 48B大模型验证,训练效率提升25%,推理延迟增加不到2%。

量子位
产品应用8

新模型亦是新 Agent,Kimi-Researcher 超大量一手实测!

2025 年被称为“Agent 元年”,月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher,其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测,与 OpenAI 等对比,并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。

特工宇宙
开源动态8

大模型优秀大脑齐聚硬核开源聚会,SGLang社区举办国内首次Meetup

10月25日,SGLang联合美团、亚马逊云科技在北京举办国内首场Meetup。SGLang是开源高性能推理引擎,特性丰富。活动中大咖和开发者分享见解、进展、应用场景,展现其社区活力与发展潜能。

机器之心
开源动态7

SGLang × RoleBasedGroup(RBG):打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”

PD分离架构对大模型推理部署意义重大,SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难,存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目,结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。

InfoQ
开源动态7

12K Star 的 claude-seo:免费 SEO 审计能替掉哪些付费工具

2026年2月底GitHub上claude - seo仓库有3500 star,五个月后达12.3K star。该项目作者一人开发,能给站点做SEO审计。它把判断层抽出开源,审计后可直接改代码。不过也有动态渲染弱等问题。

AI Reading Hub
新闻资讯7

Kimi总裁张予彤北大实录:我们想要有抽象能力和偏执的人|甲子光年

Kimi总裁张予彤在北大分享,谈AI时代人才标准,偏好有抽象能力和偏执的人。还探讨AI创造新工作、学校课程设计、企业管理等问题,分享Kimi招人标准、组织特点及对行业诸多问题的看法。

甲子光年
算法论文8

浙大推出首个「多图应用题」基准GSM8K-V,全面评估 VLM数学推理能力

浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V,将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面,经三阶段构建。实验显示,现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显,为模型发展指明方向。

新智元
开源动态8

SGLang Team:在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek

本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性,SGLang 实现高吞吐量,成本低。博客探讨并行设计、优化方法,所有组件开源,也指出了当前局限与未来方向。

GiantPandaLLM