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小红书开源 RedKnot 推理引擎,长上下文处理效率翻倍,助力告别“长文本焦虑”

小红书开源 RedKnot 推理引擎,长上下文处理效率翻倍,助力告别“长文本焦虑”

小红书技术团队开源RedKnot推理引擎,创新打破传统KV Cache按token维度存储模式,沿注意力头维度拆解并引入头分类稀疏、稀疏FFN、SegPagedAttention三大机制,实现长上下文推理效率大幅提升。实测TTFT加速1.6-3.54倍,并发提升4.7-7.8倍,FLOPs降低67%-79.5%,DeepSeek-V4-Flash在128K上下文下表现优异且精度保持95%以上。代码已开源,为高效AI推理提供新路径。

2026-06-30 11:47
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谷歌 TurboQuant 发布:LLM 键值缓存压缩六倍速度提升八倍 零精度损失无需训练

谷歌 TurboQuant 发布:LLM 键值缓存压缩六倍速度提升八倍 零精度损失无需训练

谷歌研究团队发布全新向量量化算法 TurboQuant,通过 PolarQuant 与 QJL 技术实现 LLM 键值缓存内存压缩6倍、推理速度提升8倍,零精度损失且无需训练。该技术可显著降低 AI 推理成本,推动长上下文应用落地,适用于广泛场景。

2026-03-26 17:43
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