vLLM0 Hot0 bình luận15 phút đọc1 giờ trước

Improve TTFT for Multi-Turn Agentic Workloads with Bi-Directional KV Transfer in vLLM

Bi-directional KV transfer lets vLLM prefill nodes reuse previously computed KV from decode nodes on later conversation turns, cutting redundant prefill recompu

Đọc bài gốc

#ai-inference #vllm

Nguồn: https://vllm.ai/blog/2026-10-12-bidirectional-kvxfer-multiturn-agentic-workload. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

ByteByteGo52 Hot17 phút5 ngày trướcAITop

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Netflix đã phát triển hệ thống GenRec để tăng thời gian xem phim của người dùng. …

#machine-learning #llm

Bình luận

Đang tải bình luận…

Improve TTFT for Multi-Turn Agentic Workloads with Bi-Directional KV Transfer in vLLM

Đề xuất cho bạn

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Bình luận

Chip Huyen on How to Optimize LLM Inference

vLLM Support for NVIDIA Vera Rubin NVL72: 7.8x Throughput over GB200 NVL72

Your local LLM is quietly wasting RAM on context you never use, and one setting gives it back

Karpathy’s Trick for Faster Local LLMs Finally Has Proper Tooling

GitHub Models is now retired

Together Link: open models in the harness you already use. Start with one command today.

I put my local LLM on Tailscale, and now I can use it from the other side of the world

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads