「缓存控制」共找到 557 篇相关文章
自回归模型杀回图像生成！实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控
当下AI图像生成领域，Diffusion模型虽为主流，但在精准控制上有不足。伊利诺伊大学香槟分校等机构研究者提出MENTOR框架，用自回归模型实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控。
减少检索增强生成（RAG）语义缓存中的误报：以银行业为例
文章围绕检索增强生成（RAG）语义缓存展开，指出其虽能提升效率，但设计不当会产生假阳性。以金融服务FAQ系统为例，经多组实验，发现缓存设计比模型优化更能减少假阳性，还给出未来架构路线图。
POF | 西北工业大学马榕池、高传强等：基于预解分析的圆柱绕流最优射流控制位置对雷诺数依赖性研究
本文提出预解分析有效增益指导控制位置量化设计方法，发现不同雷诺数下最优控制位置关系式，挖掘出射流与主流掺混作用的流动机理，即射流在科恩达效应有效行程内到分离点可最佳抑制涡脱。
一文搞懂Codex连接控制：iPhone，MacBook，Mac mini，远程服务器
文章详细介绍 Codex 连接控制的三类方式：把 Mac 当主机让其他设备控制、用 Mac 控制其他 Codex 主机、让 Codex 连接远程开发机/服务器，还提及相关设置及注意事项。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时，同样问题换说法问，模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题，它将语义相似查询规范化为统一缓存键，实现近乎即时的重复查询响应，还避免了随机性响应问题。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
Pogocache：开源缓存软件实现低延迟并支持多传输协议
全新开源缓存软件 Pogocache 近日发布 1.0 正式版，主打低延迟与 CPU 高效能特性，支持多种主流通信协议，宣称比其他开源缓存方案有更高吞吐量和更低延迟。还介绍了其架构、应用场景等。
TileLang深入详解-第三章-Kernel，Buffer，并行控制和矢量化
文章详细介绍TileLang核心编程构造，包括Kernel函数、Buffer和并行控制等。阐述其计算定义、并行与循环控制方式，还提及性能优化的矢量化访存，给出代码示例，并分享源码里形状、并行域和线程的最佳实践。
软体机器人控制难题获解，比传统方法节能75倍，还能闭眼干活
美国两校研究人员结合生物学与人工智能工程学，用‘神经储备池’技术控制生物混合软手臂，实现稳定追踪、自我感知和低能耗运行，还在多方面展现优势，目前研究处于仿真阶段。
Seedance 2.5 抽卡老废片？专业团队的 4 层控制法
Seedance 2.5上线后，单条画质好但成片易散架，废片率高。文章将官方提示词指南和一线分镜写法整合成四层控制框架，还给出30秒短剧分镜示例，助你定位问题、提高抽卡效率。