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Kimi K3 模型结构（4）：深度维度，Attention Residuals
本文解析Kimi K3模型中的Attention Residuals（注意力残差）结构。该机制将残差连接视为深度方向上的RNN，通过可学习伪query对e...
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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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DeepSeek采购160000颗华为AI芯片：专攻推理不碰训练
DeepSeek计划采购16万颗华为昇腾950DT芯片，用于内蒙古乌兰察布数据中心的推理任务，而非训练，订单约25.6亿美元。此举旨在降低成本、规避美国管...
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系统设计两种抽象：Java藏细节 TLA+砍细节 根本两码事！
本文区分系统设计中两种抽象：模块化抽象（如Java）通过隐藏内部细节简化使用，建模抽象（如TLA+）通过削减无关信息提炼核心以精确推理。前者隐藏并发，后者...
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OpenAI会卖给你Astra，但不会卖给你在ARC-AGI-3上得分98.6%的那套系统
文章探讨了AI模型评测中“框架工程”（harness）的关键作用。以GPT-6 Astra为例，同一模型在不同评测框架下得分差异显著（62.7%对98.6...
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机器人不能停下来等模型：星尘发布 SmoothRL，让在线强化学习跟上大模型的异步推理
星尘智能发布SmoothRL框架，解决真实机器人异步执行中的在线强化学习问题。该框架仅对实际执行的动作进行学习，并保持训练与部署节奏一致。在投掷、戴笔帽、...
