「KV 缓存缩减」共找到 159 篇相关文章

算法论文8

「有望成为Transformer杀手」,谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度

谷歌DeepMind发布新架构MoR,有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算,兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升,降低计算需求,但能否取代Transformer存疑。

机器之心
新闻资讯8

阿里权力交接全解读:9人出局、蒋凡上位、3800亿豪赌AI—投资者必读深度研报

过去两年,阿里经历权力重组,合伙人缩减,蒋凡上位,吴泳铭押注3800亿AI。从“分封制”回归“集权制”、从运营驱动转向AI驱动,本文拆解变革,给出投资判断,分析各业务板块营收、竞争力,推演未来情景并提示风险。

AI Reading Hub
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AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。

InfoQ
开源动态8

英伟达MIT出手!华人团队重磅开源,大模型推理内存暴降10倍

英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention,核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性,保留关键部分。它使内存消耗降10倍,吞吐量提2.5倍,还提供vLLM集成和MLX实验性支持。

新智元
新闻资讯7

独家丨小鹏机器人团队“广招兵马”,原字节 Seed 陈杰已加入

AI科技评论独家消息,小鹏机器人团队正招人,原Seed强化学习大佬陈杰已加入。此前鹏行团队规模有过缩减,如今行业竞争加剧,其重又开启招兵买马。小鹏在机器人领域投入已久,何小鹏还表示会继续加大投入。

AI科技评论
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深度剖析将 Kafka 构建在 S3 上的技术挑战与最佳实践

文章基于AutoMQ深入剖析将Kafka构建在S3上的挑战与解法。探讨延迟、IOPS、缓存管理等问题,介绍AutoMQ应对策略,如用WAL+S3架构降低延迟、批处理数据减少请求等,还提及Kafka兼容性及跨区流量成本处理。

InfoQ
新闻资讯7

顶模 Fable 5.1发布,到底强了多少?

昨晚,Anthropic发布Fable 5.1和Mythos 5.1,这代沿用Fable 5参数,性能提升聚焦长任务,还降低缓存读取价。它在游戏、视频等多个领域表现出色,与同类模型对比进步明显,虽价格贵,但能力、速度有提升。

鲸选AI
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模型一模一样,Token 却相差 70 倍?三项实测揭开 AI 编程工具的成本黑洞

本文通过三项独立基准测试,证实相同AI模型下,不同AI编程智能体框架的Token消耗最高相差70倍,分析了成本差异的核心原因,为企业AI成本控制提供可落地的衡量标准。

AI前线
产品应用8

长文本推理 5 倍提速!面壁MiniCPM4 端侧模型发布,0.5B模型效果秒杀同级

近日,面壁发布 MiniCPM4.0 端侧模型,有 8B、0.5B 两种规模。其在基准测试表现出色,长文本推理提速,缓存锐减,还做了架构创新。此外,面壁有自研推理框架,科学化建模产线,6 月 27 - 28 日 AICon 北京站将探讨 AI 趋势。

AI前线
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