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以下是推理相关的文章

2025-12-26
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 在 Amazon SageMaker AI 上优化 LLM 推理本文深入探讨了在 Amazon SageMaker AI 上使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 来系统化优化大型语言模型（LLM）推理性能的方法。通过自动化基准测试和参数调优，您可以告别繁琐的手动试错，快速找到满足延迟和吞吐量服务水平协议（SLA）的最佳配置，从而显著提升自托管模型的效率和成本效益。
- 2025-12-26
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2025-12-10
Amazon SageMaker HyperPod 的托管分层 KV 缓存和智能路由本文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 中新增的托管分层 KV 缓存和智能路由功能，旨在解决大型语言模型（LLM）推理中因上下文长度增加导致的延迟和成本问题。这些新功能通过优化 KV 缓存管理和请求路由，可将 TTFT 降低高达 40%，并将吞吐量提升高达 24%，显著降低推理成本。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-11-28
DeepSeek 发布 DeepSeekMath-V2 模型，主打自验证数学推理能力 DeepSeek近日发布了DeepSeekMath-V2模型，该模型聚焦于提升模型的自验证数学推理能力，旨在解决仅依赖最终答案正确率带来的推理链条不严谨问题。通过引入基于LLM的验证器自动审查证明过程，并利用扩展计算生成高难度训练样本，DeepSeekMath-V2在多项顶级数学竞赛中展现出卓越性能。该模型在IMO 2025和CMO 2024中达到金牌水准，并在Putnam 2024中取得接近满分的成绩，为构建更可靠的数学智能系统奠定了基础。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-27
Amazon SageMaker HyperPod 现支持托管分层 KV 缓存和智能路由为应对长文档和多轮对话带来的LLM推理性能挑战，AWS推出Amazon SageMaker HyperPod的托管分层KV缓存和智能路由功能。这些新特性通过优化注意力缓存管理和请求分发，能将首个Token时间（TTFT）最多降低40%，吞吐量提升，并将成本降低高达25%，显著提升了生产级LLM部署的效率和经济性。
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