英伟达NeMo团队近日在GitHub上开源了一个名为Molt的智能体强化学习框架。该框架采用PyTorch原生设计，核心理念是将智能体本身视为可执行的程序，而非传统强化学习中固定的策略网络。Molt支持高度灵活的自定义Python...

Netflix 近期公开了其内部自研的大语言模型（LLM）推理服务平台的设计与实践。与依赖外部托管 API 不同，该平台将模型部署和推理完全集成到 Netflix 现有的生产环境中，既保障了数据安全与低延迟，又实现了对模型的...

在大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）部署中，模型量化是降低计算和存储成本的关键技术。然而，传统量化方法往往需要在模型大小和推理精度之间做出艰难取舍，尤其是在超低位宽（如2-bit、3-bit）下，精度损失...

随着大语言模型（LLM）应用场景的不断拓展，越来越多的现代工作负载，如大规模内容生成、数据清洗和批量分析等，其核心诉求已从追求单个请求的低延迟，转向了优先保障整体吞吐量。然而，当前许多LLM系统和部署方案仍...

在大型语言模型推理优化领域，Prompt缓存技术正成为提升服务效率、降低计算成本的关键前沿技术。本文深入解析了Prompt缓存的核心工作原理，特别聚焦于vLLM框架中创新的Paged Attention机制及其实现的自动前缀缓存。...

Meta公司内部团队与vLLM、PyTorch展开深度技术合作，成功推出预填充/解码分离技术（prefill/decode disaggregation），这项突破性技术显著提升了大规模语言模型在生产环境中的推理性能。通过将推理过程分解为预填充...

大型语言模型（LLM）推理过程中的非确定性问题正成为制约科学研究可重复性的关键障碍。即使将温度参数调整为0（贪婪采样模式），ChatGPT等模型仍无法保证输出结果的确定性。这种现象不仅存在于API服务中，即使在本地...

ThinkMesh 是一个创新的Python开源库，旨在提升大语言模型（LLM）的推理能力。该框架通过并行运行多样化的推理路径，并利用内部置信度信号对每条路径进行评分，动态地将计算资源重新分配给最有潜力的分支，最后通过...