「推理时扩展」共找到 2919 篇相关文章
图解Vllm V1系列6:KVCacheManager与PrefixCaching
文章聚焦vllm v1,阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题,涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块,后者通过找最长一致前缀节省显存,还介绍块分配释放策略与流程。
Web 开发 AI 就选它?V0复合架构无错误率 93.87% 远超 Claude 4 Opus 单体!
Vercel推出新AI模型v0系列,采用复合模型架构,将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合,能提升代码生成质量,且基础模型升级时可快速替换,还训练了定制AutoFix模型。
加一个JVM参数,让系统可用率从95%提高到99.995%
文章针对高并发系统不稳定问题,定位是系统内存索引切换时 GC 压力大所致。围绕让索引尽早晋升、直接分配到老年代等思路探索优化,经多番尝试,最终实现索引无感切换,使系统可用率达 99.995%。
消费级显卡跑大模型训练门槛再降:Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存
消费级显卡跑大模型训练门槛再降,Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作,有推理优势,还在内存优化等方面表现出色。
小模型,大能量!200美金的GPT Pro竟然输给了它?
博主用11个场景深度测试昆仑万维的Skywork R1V4 - Lite,它能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事,速度快、成本低。在定位、人物识别、生活实用、专业鉴定、学术研究等场景表现出色,核心突破在于主动图像操作与深度推理。
田渊栋被裁后新offer排到法国!原来Llama 4.5训完后被卸磨杀驴了
Meta此次裁员引发诸多争议,工作超十年的田渊栋整组被裁。有说法称是因没做出基于Llama 3的推理模型,但田渊栋否认。Llama 4.5训练好后团队被裁,且后续还将裁风控部门。不过田渊栋获多家公司青睐。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA!奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨,OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果,其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯,9 个月完成硬件设计优化,3 个月搞定软件栈,威胁英伟达 CUDA 根基。
GPT-5.5好到不敢睡觉,奥特曼连夜写下五大宣言!
GPT-5.5代号「Spud」,在多项测试中表现出色,开发者实测反馈良好。奥特曼在GPT-5.5发布且口碑好时,写下AI五大原则,称AI要民主化、赋能等,还暗示政府需考虑新经济模式应对AI影响。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。
AliSQL 向量技术解析(一):存储格式与算法实现
随着AI与大模型应用普及,向量存储与检索需求大增。AliSQL基于MySQL 8.0扩展向量处理能力,本文聚焦其向量索引,介绍存储格式、算法实现,如HNSW算法及插入、搜索等操作,还提及辅助表设计与DDL原子性。