I started clearing my Roku cache, and it fixed my biggest TV complaint
清除 Roku 缓存只需不到一分钟。当我记得这样做时，我的系统就像新的一样运行。
Stochastic KV Routing: Enabling Adaptive Depth-Wise Cache Sharing
为高吞吐量的 Transformer 语言模型提供服务需要缓存键值 (KV)，以避免自回归生成过程中的冗余计算。 KV 缓存的内存占用量很大，并且严重影响服务成本。这项工作旨在减少这些内存需求。虽然最近的工作主要通过沿时间轴的压缩和驱逐来减少 KV 缓存，但我们认为深度维度提供了一种正交且稳健的优化途径。尽管之前的研究表明每个层的完整缓存是多余的，但实现......
10 GitHub Repositories for Modern Database Systems and Tools
探索现代数据库、分析、SQL、缓存、监控、复制、PostgreSQL、SQLite 和 AI 代理内存的 10 个顶级开源 GitHub 存储库。
Your phone called. It needs a cleanup.
介绍 Android 垃圾清理器。它会扫描您的手机中是否存在剩余文件、临时数据和过时的缓存，这些文件会增加设备的运行速度并降低设备的速度。
RAG Is Burning Money — I Built a Cost Control Layer to Fix It
大多数 RAG 系统都是针对答案质量而不是成本进行优化的，而盲点的成本很快就会变得昂贵。在本文中，我分解了一个结合了语义缓存、查询路由、令牌预算和熔断的生产就绪成本控制层，在不牺牲答案质量的情况下实现了 LLM 成本降低 85%。 帖子《RAG 正在烧钱 — 我构建了一个成本控制层来修复它》首先出现在《走向数据科学》上。
Deploying a Multistage Multimodal Recommender System on Amazon Elastic Kubernetes Service
在 Amazon EKS 上构建和部署多级多模态推荐系统的实用演练，涵盖数据管道、模型训练、布隆过滤器、特征缓存和实时排名。在 Amazon Elastic Kubernetes Service 上部署多级多模态推荐系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
SpecMD: A Comprehensive Study on Speculative Expert Prefetching
专家混合 (MoE) 模型支持稀疏专家激活，这意味着每次推理期间仅使用模型参数的子集。然而，要将这种稀疏性转化为实际性能，需要专业的缓存机制。以前的工作提出了以硬件为中心的缓存策略，但是这些不同的缓存策略如何相互作用以及不同的硬件规范仍然知之甚少。为了解决这一差距，我们开发了 SpecMD，这是一个标准化框架，用于对各种硬件配置上的临时缓存策略进行基准测试。使用 SpecMD...
