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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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并行策略总览：六个维度各切什么、怎么通信
本文介绍大模型并行训练的核心概念，将DP、TP、SP、PP、EP、CP六种并行方式按切分维度、显存减少、通信开销和等待关系列表对比。并行本质是切分模型并引...
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把Agent放进真实尺度香港，上交大/新加坡国立大学/美团等提出UrbanGround，测试多模态模型城市探索能力
该文章介绍了一项关于多模态大语言模型（MLLM）在城市导航中能力的研究。研究团队构建了基于香港真实地理数据的URBANGROUND交互环境，评测了GPT-...
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2026 09 06 HackerNews
2026-09-06 Hacker News Top Stories # Anthropic 团队用 Claude AI 在11天内完成了费马大...
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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...
