推理

SgLang代码细读-3. Cache因为kv cache有MHA，MLA，DoubleSparse 等多种自定义类型，需要进行一步抽象将框架和cache类型做隔离, 所以有了2级内存池的设计. 一级保存和cache类型无关的数据(token位置)，跟具体业务隔离，二级给出抽象类接口, 不同的cache类型按需继承实现interface, 就能通过配置来进行管理.

EXO分布式部署deepseek r1EXO 是一个支持分布式 AI 计算的框架，可以用于在多个设备（包括 Mac Studio）上运行大语言模型（LLM）。以下是联调 Mac Studio 512GB 的步骤：

SgLang代码细读-2.forward过程Forward的主要过程围绕着 run_batch->TPModelWorker->ModelRunner->Model->layer->AttentionBackend->process_batch_result 这个链条展开

SgLang代码细读-1.从req到batchsglang/python/sglang/srt/entrypoints/http_server.py launch_server 主要分4个步骤:

文慧的科技江湖

图文结合 - 光伏系统产品设计PRD文档 -（慧哥）慧知开源充电桩平台‌版本号‌：1.0 ‌修订日期‌：2023年10月 ‌作者‌：‌功能描述‌：实时采集并展示电站运行数据

OpenBayes 一周速览｜1分钟生成完整音乐，DiffRhythm人声伴奏一键搞定； Stable Virtual Camera重塑3D视频创作5 个数据集：* 302 例罕见病病例数据集* DRfold2 RNA 结构测试数据集* NaturalReasoning 自然推理数据集

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AI平台如何实现推理？数算岛是一个开源的AI平台（主要用于管理和调度分布式AI训练和推理任务。）数算岛是一个开源的AI平台，主要用于管理和调度分布式AI训练和推理任务。它基于Kubernetes构建，支持多种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。以下是数算岛实现模型推理的核心原理、架构及具体实现步骤：

AI学习第二天--大模型压缩（量化、剪枝、蒸馏、低秩分解）目录1. 量化：压缩大象的“脂肪”比喻技术逻辑2. 剪枝：修剪大象的“无效毛发”比喻技术逻辑3. 知识蒸馏：让大象“师从巨象”

【论文解读】人大发表《Search-o1 — Agentic Search-Enhanced Large Reasoning Models》近年来，大规模推理模型（Large Reasoning Models, LRMs）如 OpenAI-o1 展现出长链式思考（chain-of-thought）能力，能够通过分步推理解决复杂问题。然而，这些模型在长链推理过程中常常因知识不足而产生不确定性和错误，尤其是在遇到专业领域知识空缺时。为此，论文提出了 Search-o1 框架，其核心思想是：

＜论文＞DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力本文跟大家来一起阅读DeepSeek团队发表于2025年1月的一篇论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning | Papers With Code》，新鲜的DeepSeek-R1推理模型，作者规模属实庞大。

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【翻译】审慎对齐：推理使更安全的语言模型成为可能原文：https://arxiv.org/abs/2412.16339 出自OpenAI随着大规模语言模型对安全关键领域的影响越来越大，确保它们可靠地遵守定义良好的原则仍然是一个基本挑战。本文提出慎思校准，一种新的范式，直接教模型安全规范，并训练它在回答之前明确地回忆和准确地推理规范。我们使用这种方法来对齐OpenAI的o系列模型，并实现了对OpenAI安全政策的高度精确遵守，而不需要人工编写思维链或答案。审慎对齐提升了帕累托边界，提高了对越狱的鲁棒性，同时降低了过度拒绝率,还提高了分布外泛化能力。通过对

【人工智能离散数学基础】——深入详解数理逻辑：理解基础逻辑概念，支持推理和决策系统数理逻辑（Mathematical Logic）是数学的一个分支，研究形式逻辑系统及其应用。它不仅为数学提供了严谨的基础，还在计算机科学、人工智能（AI）、哲学等领域中发挥着重要作用。数理逻辑的核心在于形式化推理和证明，支持复杂的推理和决策系统的构建。本文将深入探讨数理逻辑的基础概念，解析其在推理和决策系统中的应用，并通过示例代码帮助读者更好地理解这些概念。

【LLM-Agent】ReWOO模式和ReAct的区别论文：《ReWOO: Decoupling Reasoning from Observations for Efficient Augmented Language Models》

LLM - 配置 ModelScope SWIFT 测试 Qwen2-VL 模型推理(Infer) 教程 (1)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/142827217

在 MTT GPU 上使用 llama.cpp 推理大语言模型因其出色的自然语言理解和生成能力而迅速被广泛使用，llama.cpp 大幅降低了进行大语言模型推理的门槛，MTT GPU 同样也是 llama.cpp 支持的运行平台，能够充分利用硬件的性能来助力用户的大语言模型应用。

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解码 OpenAI 的 o1 系列大型语言模型OpenAI 表示，其 Strawberry 项目已升级为新的大型语言模型 (LLM) 系列，公司将其命名为 OpenAI o1。

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全球和局部精细化：提升大模型推理能力的新方法人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处尽管大模型在数学、科学或编程任务上表现出优异的推理精细化能力，但它们在没有外部反馈的情况下，很难识别何时何地需要精细化。为了解决这一问题，来自Meta的FAIR团队和佐治亚理工学院的研究者们提出了一种新的方法——全球和局部精细化（Global and Local Refinements），旨在提升LLMs在没有外部反馈的情况下的自我精细化能力。

llama-recipes使用可组合的FSDP和PEFT方法微调Meta Llama3，以覆盖单/多节点GPU的脚本。支持用于摘要和问答等应用程序的默认和自定义数据集。支持许多直接的推理解决方案，例如用于本地或云部署的 HF TGI、VLLM。展示WhatsApp 和 Messenger 的 Meta Llama3的演示应用程序。

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智能旅行规划的未来：大模型与形式化验证的融合我们在做旅行规划时面对众多的目的地选择、复杂的交通连接、预算限制以及个人偏好等多重因素，即使是最有经验的旅行者也可能会陷入选择困境。传统的旅行规划方法往往依赖于人工操作，这不仅耗时耗力，而且难以保证计划的最优性和可执行性。