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商场主KV还能“外包”给小朋友？！这我倒是没想到过

最近关注博荟广场ONE EAST的xhs账号，才发现项目今年做了一件非常有趣的工作，虽然我后知后觉了，但觉得还是值得一个单篇分享。

今天凌晨，大模型独角兽月之暗面开源混合线性注意力架构Kimi Linear，该架构首次在短上下文、长上下文、强化学习扩展机制等各种场景中超越了Transformer架构的全注意力机制（Full Attention）。

月之暗面刚刚推出了一个非常牛的全新的注意力架构Kimi Linear，有望成为下一代Agent LLM的基石技术。月之暗面已经放出了技术报告《KIMI LINEAR：一种高表达力且高效的注意力结构》并开源了核心代码，注意不是水论文，而是已经在内部得到严格验证

在A股市场中，大资金动向一直是散户投资者关注的焦点。主力资金的流入流出往往预示着股票未来的涨跌趋势。但如何从海量交易数据中快速准确地捕捉这些信号，却是一个巨大的技术挑战。

很多团队把它vLLM 当 demo 跑，但是其实这没把它系统能力发挥出来。这篇文章将介绍怎么让 vLLM 真正干活——持续输出高令牌/秒，哪些参数真正有用，以及怎么在延迟和成本之间做取舍。

每个 GPU 最多可以支持 7 个模型、10 个模型所需 GPU 数量从 1192 个减至 213 个、最终节约高达 82% 的 GPU 资源——这便是由北京大学团队和阿里巴巴团队提出的名为 Aegaeon 的多模型服务系统实现的效果。相关论文发表于由美国计算

随着电力、通信、新能源、轨道交通等行业对供电与信号安全性要求的提升，避雷器（Lightning Arrester，简称 LA）已成为保护设备免受雷击过电压和操作过电压的关键元件。但传统避雷器运行状态只能通过定期人工检测判断，其劣化、泄漏电流异常、雷击次数等参数

KV Cache 传递是 vLLM 实现 PD（Prefill-Decode）分离的核心技术之一，其性能与稳定性直接关系到整个推理系统的效率。本文将系统探讨 KV Cache 传递过程中的关键问题。

他们提出的 EvolKV 框架，仅用1.5% KV Cache预算，大模型性能却媲美完整模型，令技术圈震惊。

只用 1.5% 的内存预算，性能就能超越使用完整 KV cache 的模型，这意味着大语言模型的推理成本可以大幅降低。EvolKV 的这一突破为实际部署中的内存优化提供了全新思路。