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刚刚!Kimi Linear横空出世,全新注意力架构:1M长文本解码速度飙升6.3倍,KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear,有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈,性能超传统机制,还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率,实验表现佳。
Anthropic 断供,国产 Coding 模型的中场战事开启
Anthropic对中国企业断供,国产模型面临成为Claude平替的机遇。Kimi等模型纷纷尝试,Kimi K2 0905版本在编码、上下文及工具调用上提升,其终极目标或构建具Agent特质产品,未来Agent是决胜场。
月之亮剑:万亿参数,造就国内首个 Agentic Model?
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2,它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色,Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练,并将成果开源,给中国开发者更多自主权。
SGLang JIT Kernel 介绍
文章介绍SGLang JIT Kernel,此前开发CUDA Kernel流程繁琐、编译时间长,现基于TVM - FFI探索JIT开发加速迭代。文中梳理其机制、抽象及新增Kernel流程,还给出环境设置、目录结构等内容,并以实例说明开发过程。
18.5K star!一键将电子书转为有声读物,支持1k+语言!
开源君分享开源工具`ebook2audiobook`,能将20多种格式电子书一键转为有声读物,支持超1100种语言,有语音克隆等功能,在Github获18.5K star,安装使用简单。
SGLang-Diffusion: 两个月进展
自2025年11月初发布,SGLang - Diffusion获广泛关注。过去两月持续优化,速度提升1.5倍。介绍新模型支持、LoRA支持等进展,还展示性能测试结果,阐述关键改进及未来规划。
SGLang 中的 CUDA Graph 进阶指南
本文介绍 SGLang 构建 CUDA Graph 支持及改动。如 Runner/Backend 解耦与灵活组合;首创 Breakable CUDA Graph 并开源,能提高捕获灵活性;还实现 Prefill 的 Full CUDA Graph,同时介绍显存管理方法。
SGLang 2025-8月性能优化技巧记录
本笔记记录2025年8月SGLang框架性能优化实践,涉及GPT - OSS、DeepSeek - V3等模型,采用allreduce_add_rmsnorm、量化、通信、内核融合等优化技术,在性能提升、减少延迟等方面效果显著。
SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开,介绍其启用方式,详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现,如Matmul Persistent Kernel设计;还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等,给出环境变量及测试脚本,有完整解决方案。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考,采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法,凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”,介绍多应用场景。