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人工智能 #vLLM#LLM推理#Prefill#Decode#KV Cache#PagedAttention#Continuous Batching

vLLM 推理全流程详解：Prefill、Decode、PagedAttention 和连续批处理

vLLM 是面向大语言模型推理的高吞吐服务框架。围绕一次请求从进入系统到流式输出的完整路径，讲清 Prefill、Decode、KV Cache、PagedAttention、连续批处理和调度器之间的关系。

发布于 2026-05-07
人工智能 #DeepSeek-V4#大模型#长上下文#MoE#稀疏注意力#KV Cache#TileLang#量化感知训练

DeepSeek-V4 的 1M 上下文架构：mHC、CSA/HCA 与训练推理优化

DeepSeek-V4 把上下文窗口扩展到 1M token，同时通过 mHC 残差连接、CSA/HCA 混合稀疏注意力、Muon 优化器、FP4 量化感知训练和 KV Cache 重构解决长上下文带来的计算、显存和训练稳定性问题。

发布于 2026-04-28
人工智能 #LLM#Transformer#KV Cache#自回归生成#推理优化#注意力机制

LLM 推理中的 KV Cache：从注意力计算到显存开销

KV Cache 通过复用已经计算过的 Key 和 Value，避免大模型生成时反复处理历史 token。内容覆盖自注意力计算、prefill 和 decode 两个阶段、复杂度变化、显存开销公式、Hugging Face 使用方法以及常见优化方向。

发布于 2026-03-26
软件工程 #AI Coding#Agent#Harness Engineering#上下文工程#KV Cache#Prompt Cache#MCP#LSP

从上下文工程到 Harness Engineering：让 AI Agent 稳定完成长任务

AI Coding 真正的瓶颈不只是生成代码，而是测试、验证、排障、交付等非编码流程。围绕 Harness Engineering，系统讲清大模型推理限制、上下文治理、工具设计、多智能体协作和端到端闭环交付的方法。

发布于 2026-03-23
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#上下文压缩#LLM#Tool Result#Prompt Caching#KV Cache

OpenClaw 上下文窗口压缩机制：从裁剪、摘要到溢出恢复

OpenClaw 为长会话 AI Agent 设计了多层上下文管理机制：调用前裁剪、LLM 摘要压缩、溢出后恢复，以及对 Provider Prompt Caching 成本的兼容。适合用来理解 Agent 如何在效果、稳定性和调用成本之间做取舍。

发布于 2026-03-04
人工智能 #Prompt Engineering#大语言模型#非推理模型#因果语言模型#Transformer#KV Cache

Prompt 重复：用复制粘贴提升非推理大模型答题准确率

Prompt 重复指把同一个问题在输入中连续放两遍，让非推理大模型在第二遍处理问题时能利用第一遍提供的完整上下文。围绕实验结果、因果语言模型机制、适用场景和使用模板，讲清这种看似简单的技巧为什么可能提升准确率。

发布于 2026-01-22
人工智能 #LLM#Agent#Completion#Chat Completion#KV Cache#Prefix Caching#Chat Template

Agent 开发中 Completion 接口与 Chat Completion 的 KV 缓存取舍

Agent 的多轮推理、工具调用和长上下文会反复提交大量相同前缀，KV Cache 复用直接影响延迟和成本。这里从 token 序列、Chat Template 和 Prefix Caching 的角度，讲清 Completion 与 Chat Completion 在控制权上的差异，以及如何设计更容易命中缓存的 Agent Prompt。

发布于 2025-11-27
人工智能 #AI 修图#Transformer#大语言模型#模型训练#模型推理#量化#KV Cache#模型蒸馏

AI 工程核心概念：训练、推理、Transformer 与性能优化

围绕 AI 工程中最常见的训练、推理、Transformer 架构和性能优化手段展开，讲清模型从数据到服务的完整链路，以及并行、量化、蒸馏、缓存等方案分别解决什么问题。

发布于 2025-11-13
人工智能 #LLM#Context Engineering#Prompt Engineering#RAG#Agent#KV Cache#Memory

从 Prompt Engineering 到 Context Engineering：LLM 应用的上下文工程方法

Context Engineering 关注在调用大语言模型前，如何把指令、知识、工具结果和记忆组织进有限上下文窗口。围绕 LLM OS 类比、上下文失败模式、记忆分类和工程实践，系统讲清 LLM 应用为什么不能只靠提示词。

发布于 2025-09-04