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# 大语言模型推理引擎

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  1. Liquid AI

    实时推理不再让位给梯度提升树:Liquid 的 RIPL 把完整生成响应压到 50 毫秒以内

    Liquid AI 发布面向实时请求路径的低延迟推理引擎 RIPL,让 Liquid 基础模型在持续峰值流量下端到端返回完整生成响应的时间低于 50 毫秒。此前的服务设施面向通用模型、大批量和长时智能体工作流,每秒级延迟可接受;而搜索排序、推荐、欺诈判定等企业实时负载需要毫秒级答案,长期依赖梯度提升树或小型嵌入模型这类更快但精度较低的方法。RIPL 试图改变这一取舍,并已在 Shopify 的搜索增强等生产负载上运行。

  2. lightseekorg/tokenspeed

    推理引擎把控制面与执行面拆开:C++状态机管KV缓存,Python层留给研究者

    TokenSpeed 是一个面向智能体负载的开源大模型推理引擎,由非营利的 LightSeek 基金会支持,目标是在生产级智能体负载上达到 TensorRT-LLM 级别的性能,同时保留 vLLM 级别的易用性。它把调度控制面与执行面分开:控制面用 C++ 写成有限状态机,把请求生命周期与 KV 缓存状态的安全复用交给类型系统在编译期约束;执行面用 Python,便于研究者与工程师快速迭代。内核被当作独立模块,通过可移植的公共 API、集中注册表和插件机制与核心引擎解耦,官方称其中包含面向智能体负载、在 Blackwell 上最快的 MLA 实现之一。

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