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2026年，主流大语言模型的上下文窗口已从4K全面跃迁至128K～2M，KV Cache（键值缓存）随之从"推理优化的小众话题"跃升为占据GPU显存70%以上的开销大户，成为生产环境Out-of-Memory的首要元凶。本文系统梳理KV C…

过去十年，区块链系统被一种隐含的假设所主导：用户的操作单位是「交易」(transaction)，即一条需要被精确编码、签名并逐条广播到点对点网络中的指令。比特币的 UTXO 模型、以太坊的状态机模型，乃至 Solana 的高吞吐量引擎，本质…

Transformer自注意力机制自2017年问世以来，以并行训练与全局关联能力重塑了自然语言处理的格局。然而，随着上下文长度从4K扩展至128K乃至百万token，二次方计算复杂度与线性增长的KV Cache正将这一架构推向工程极限。状态…

2026年的大模型能力竞赛正经历深层范式转移：性能增长的主动力从「训练更大模型」转向「让模型在推理阶段消耗更多计算」。本文系统梳理测试时规模法则（Test-time Scaling Law）的理论基础，从显式思维链（Chain-of-Tho…

联邦学习（Federated Learning）提出了一条看似完美的路径——让AI模型在用户终端本地训练，原始数据始终缺席中心服务器。然而，这一方案存在一个根本性的信任寻隙：模型聚合与参与者贡献度量，悉数被委于一个中央协调者，单点伪造与倾向…

2024年末，OpenAI o3在ARC-AGI-1基准上以87.5%的得分刷新纪录——这个成绩本身不算意外，真正令人震动的是其代价：单次推理调用消耗了数百万token，计算量是普通GPT-4o调用的数千倍。几乎同一时期，DeepSeek…

大语言模型的参数竞赛正从"谁能堆到最大"转向"谁能用更少的激活计算做更多的事"。混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）是这一转向的核心架构范式。其核心思想从数学上看并不复杂：将标准Transformer中每个toke…

2024年至2026年间，大语言模型的上下文窗口经历了从4K到128K、再到百万级token的指数级跃迁。这一跃迁看似只是"把序列长度参数调大"的工程操作，实则触及了Transformer架构的三重结构性瓶颈：位置编码的外推相容性、自注意力…

大语言模型的自回归生成机制在数学上锁定了一个残酷的事实：每步只能产出单个token，导致解码阶段成为显存带宽受限的瓶颈，图形处理器的张量核心利用率不足约一成，延迟随输出长度线性膨胀。在拥有数亿日活用户的消费端高并发场景下，推理阶段的算力成本…