字节找到了DeepSeek时强时弱的原因
字节找到了DeepSeek时强时弱的原因DeepSeek的神鬼二象性被字节Seed团队逮到了。
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DeepSeek的神鬼二象性被字节Seed团队逮到了。
哈尔滨工业大学(深圳)iLearn-Lab与新加坡国立大学LV-Lab提出免训练2-bit KV Cache量化框架QuantWM,改善视频世界模型量化后的时序闪烁与画质,并实现最高6.20倍缓存压缩。
大模型越来越会 “想”,也越来越能把 GPU 显存 “想满”。 在数学、科学问答和代码生成等任务中,reasoning model 往往会生成数千乃至数万 token 的长推理链。随着生成持续进行,每
拿Agent做Coding,想必大家都已经很熟悉了。
趋境科技通过部署SGLang HiCache+Mooncake Store,将KV Cache从单机资源升级为集群级共享池化资源,支撑其日均产出超万亿Token的生产实践,KV Cache命中率稳定突破90%,并在生产环境中持续优化大规模推理集群的性能与稳定性。
过去几年,大模型推理系统优化的核心目标一直围绕一个问题展开:如何让 GPU 更高效地计算权重、激活、KV Cache 等高维张量?从并行策略、请求调度、显存管理到算子优化,学界业界大量优化技术不断提升模型推理效率。
随着AI Coding、Agent、Deep Research 等应用快速普及,模型单次处理的上下文长度正在从几万Token迈向几十万甚至百万Token。
长上下文模型越来越能“记”,但真正让它们跑到线上时,最先顶不住的往往不是算力,而是KV Cache。
NVIDIA Dynamo 团队发现,Claude Code 向自定义端点发送请求时,prompt 最前面会带一行 session-specific billing header。这行 header 每个 session 都变,导致 52K token 的稳定前缀在 KV cache 中无法复用——TTFT 从 168ms 飙到 912ms。Dynamo 加了一个 `
随着大模型长上下文能力快速增长,海量 KV Cache 存储需求急剧增加,各类 KV Cache 压缩方法如雨后春笋般涌现。然而,这些方案在真实场景中的工程落地却常常陷入困境。