大模型推理

一次看似普通的AI问答，背后可能是多轮推理、多次检索和不断膨胀的上下文。这篇实测文章把ReAct链路拆开，展示了Agent系统在延迟、成本和工程治理上的真实账本。

vLLM 正在调整推理框架的抽象策略：一边为热门模型提供硬件专用优化，一边用硬件无关层承接长尾模型和更多加速器。

在同一模型权重和硬件条件下，仅改变请求路由，长上下文场景的首字延迟可下降七成以上。围绕调度、内存和服务层的“权重之外”优化，正在成为大模型推理工程的新重点。

团队共用一个大模型推理套餐，并不会因为共用 API key 而直接降低缓存命中率。真正影响命中率的是 prompt 前缀是否稳定、可复用。

自回归大模型在推理时需要逐个 token 生成，带来显存带宽和延迟压力。扩散语言模型尝试通过一次前向预测多个位置，将生成过程从串行变为多步去噪。但早期开源实现受限于缓存缺失和并行解码质量下降，实际速度并不占优。ICLR 2026 的 Fast-dLLM 研究通过块级缓存与高置信度并行解码，在保持精度的同时显著提升了吞吐，也让扩散语言模型在代码补全、结构化生成等场景中的价值更加清晰。