「KV 缓存」共找到 137 篇相关文章

新闻资讯9

字节Seed实习生曝DeepSeek-V4技术缺陷:长文本检索陷入“周期性盲区”

本文报道字节跳动Seed团队联合多校研究者,发现DeepSeek-V4因分块KV缓存压缩设计存在长文本检索周期性盲区,深入拆解缺陷根源,曝光传统大模型长文本评测的盲区。

InfoQ
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Transformer终结者!谷歌DeepMind全新MoR架构问世,新一代魔王来了

KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构,推理速度翻倍、内存减半,重塑LLM性能边界,碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算,有路由和KV缓存策略,实验显示其性能优越、可扩展性好。

新智元
新闻资讯8

谷歌一篇论文引爆存储芯片崩盘!AI内存需求暴降6倍,推理狂飙8倍

谷歌发布TurboQuant算法,将缓存压到3 - bit,内存占用降为1/6,推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头,引发股价下跌,虽目前未改变采购量,但改写推理成本,且从论文到落地的路在缩短。

新智元
开源动态8

Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍

月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。

量子位
新闻资讯9

字节Seed实习生曝DeepSeek-V4技术缺陷:长文本检索陷入“周期性盲区”

字节Seed团队联合多校研究,发现DeepSeek-V4的分块KV缓存压缩架构存在长文本检索周期性盲区,不同Token位置检索准确率落差最高超40个百分点,揭露了传统长文本评测的盲区,DeepSeek已在V4.1改善但未完全消除缺陷。

AI前线
产品应用8

Agnes AI 实测:AI 编程真正的瓶颈,99%的人想错了

本文实测Agnes AI,指出AI编程瓶颈在于缓存命中率,而非模型智商。介绍其产品线、评测成绩与价格优势,还分享客户端体验,包括亮点、回滚事故及日志结论,最后点明智能免费后验证更稀缺。

AI科技评论
产品应用8

合合信息:基于 JuiceFS 构建统一存储,支撑 PB 级 AI 训练

合合信息为应对AI训练存储挑战,引入JuiceFS构建统一存储架构,结合BeeGFS作缓存。该架构提升I/O性能与资源调度效率,还通过缓存优化、数据治理等措施,支撑多业务并发,为AI基建奠基。

InfoQ
开源动态8

最新W4A4KV4全量化框架,单卡A100大模型推理速度飙升

计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架,通过系统 - 算法协同优化,实现全4比特推理性能突破,在多方面有技术亮点,实测性能碾压现有方案且已开源。

AIGC开放社区
算法论文8

Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤

HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架,解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制,解决训练 - 推理脱节,在多模型上实现推理提速、质量提升,且训练推理开销低,已开源。

量子位
产品应用8

华为升级行业Agent算法架构!MindScale自己写prompt和工作流,KV Cache减少5.7倍token

华为诺亚方舟实验室更新面向行业应用的算法包MindScale,融合算法创新与业务实践经验。它梳理了Agent时代技术挑战,给出技术论文与昇腾代码,应对工作流维护等难题,还提升训推效率、适配国产硬件。

量子位