专题深入研究
本节内容将基于 test.txt 进行重构,敬请期待
核心内容预告
KV Cache 管理
压缩技术:
- 量化: INT8、INT4、混合精度
- 剪枝: 基于注意力分数的选择性保留
- 蒸馏: 小模型辅助缓存
传输优化:
- 跨节点 KV 传输 (RDMA)
- 分层缓存策略
- 前缀共享机制
长上下文优化
注意力机制改进:
- Sparse Attention
- Sliding Window Attention
- Flash Attention 变种
上下文窗口扩展:
- 位置编码改进
- 分段处理策略
- 增量式长序列建模
多模态推理
VLM (视觉语言模型):
- 多模态融合架构
- 视觉编码器优化
- 跨模态对齐策略
VLA (视觉语言动作模型):
- 具身智能推理
- 动作空间建模
- 实时决策优化
其他方向
- 去中心化推理: 分布式协作推理
- 测试时推理: Test-Time Compute Scaling
- 安全与隐私: KV Cache 泄露防护
状态: 🚧 内容重构中,预计完成时间: TBD