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在LLM部署中,小批量连续解码(Batch Decode) 是线上服务、对话场景最主流的形态。长期以来,业内有一个普遍看法:
过去 18 个月,所有"AI coding agent"——从 Copilot Workspace 到 Cursor 到 Devin——都共享一个致命 bug:
拥有多年互联网企业技术总监经验,深耕技术实践与管理。已出版十余本专业著作,专注前沿技术落地。
苍生涂涂,天下缭燎,诸子百家,唯我纵横。
b站同名哦~
中国互联网络信息中心 | 工程师 (已认证)
中国互联网络信息中心(CNNIC)创新业务所应用服务部工程师、公共互联网反网络钓鱼工作组秘书处研究员
腾讯云TDP | 官方产研 (已认证)
所有失去的,都会以另一种方式,回到你身边。
资深AI系统工程师 | 大数据与大模型实战者,近3年专注大模型(LLM)工程化落地。
深耕青少年心理和医疗大健康领域,融合AI大模型的本地化应用,对大模型有深度的应用经验和使用体验。
在开发「语义显微镜 V3.0」和「brainproto 类脑原型」两个项目的过程中,验证了一个结论:
大模型的核心瓶颈之一是注意力机制的显存开销——标准 Transformer 要算一个 $L \times L$ 的大矩阵,序列越长越爆炸。
我们耗时多轮迭代,持续优化 LLM 自动修 Bug 流水线,从数据喂入、评分机制、Bug 分类到任务调度,完成了全链路架构优化。所有前置工程问题悉数解决,流水线...
小傅哥 | 沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!
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