大模型推理优化
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Meta REFRAG革新RAG架构：30倍提速、16倍上下文、成本减半，彻底解决上下文垃圾问题
你是否遇到过这样的困扰：只想让大模型读取10段关键资料，它却被迫处理100段，导致token消耗激增，响应速度却异常缓慢？ 这一行业普遍痛点，如今被Meta提出的全新方案彻底解决。 他们刚刚开源了一个名为 REFRAG 的革新性RAG架构。其核心思想极为直接：在信息输入大模型前，将无关的上下文极度压缩，仅保留并提供真正有用的部分。 实测数据令人印象深刻：* …
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解耦推理：从实验室概念到行业标准，DistServe如何重塑AI推理架构
解耦推理：从实验室概念到行业标准 2024年，由北京大学金鑫-刘譞哲团队、加州大学圣地亚哥分校Hao AI Lab等机构提出的DistServe系统，首次系统性地阐述了“解耦推理”理念。在短短一年多时间里，这一理念迅速从学术概念演变为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采纳，标志着AI推理架构正迈向“模块化智能”的新阶段。 如果说“摩尔定律…
