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推理服务的缓存与调度:前缀、多级存储、集群路由
本文讨论长上下文推理服务的缓存与调度优化。核心原则是缓存未命中比命中贵几个数量级,因此设计围绕复用展开:单实例内通过块哈希实现前缀缓存;KV池采用writ...
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Kimi K3 模型结构(10):RL 与服务,状态住在哪里
本文介绍Kimi K3模型在1M上下文强化学习与线上服务中的系统设计,核心是状态管理。KV块和KDA状态通过write-back策略在GPU与DRAM池间...
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企业选择 RTC 推流服务时应该关注哪些指标?
选择RTC推流服务时,需核实四类指标:体验指标(延迟、卡顿率、成功率)要明确统计口径;网络能力(抗丢包、抖动吸收、节点覆盖)决定体验上限;可观测性(质量大...
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Facet-0——用价值引导的 RL 教会 VLA 精密装配:动作–力觉联合预测,让接触可预测、可估值(把价值写进接触那一瞬)
Facet-0提出将接触视为动作的可预测结果,通过语义—接触表征联合生成动作与预期腕部扭矩,并基于ManuFacet-1K数据集训练。部署时用Action...
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How Figma Uses AI Agents for Security
The engineering team at software company Figma recently documented how they b...
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FreeCORE: TrueNAS Fork Maintaining Deeply Integrated Virtualization, Jails, and OpenZFS on FreeBSD
TrueNAS CORE has been the standard for open-source storage using FreeBSD and ...