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省 token 故事 · 各自为政 - 编程一生
多智能体并行虽高效，但每个智能体需独立上下文，重复阅读文件导致token成本高。自查不可靠，需独立质检。任务书应自包含且窄，验收独立派人，能串行则不并行。...
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Blume: Zero-Config Docs Framework That Turns a Markdown Folder into an AI-Ready Website
Blume is an open-source documentation framework that converts Markdown into a...
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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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显存账本：每张卡上住着什么，搬走付什么
本文介绍训练大模型时显存管理的通用记账方法。显存分为五类：权重、梯度、优化器状态、激活和通信缓冲。前三类由参数量和并行度决定，激活随输入长度增长，优化空间...
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看 NocoBase 的分支更新：AI 无代码平台进生产前，先把风险边界想清楚
NocoBase 的更新摘要提到 main、next、develop 三个分支。比起新功能本身，我更关心它进入真实项目后的升级、回滚、权限、审计和维护成本...
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数据并行与 ZeRO：三级分片各省多少
本文介绍数据并行与ZeRO优化技术。ZeRO通过三级分片（优化器状态、梯度、权重）减少显存占用，前两级不增通信量，第三级需额外all-gather。ZeR...
