KV Cache Is Eating Your VRAM. Here’s How Google Fixed It With TurboQuant.
探索 TurboQuant（一种新颖的 KV 缓存量化框架）的端到端管道。本概述详细介绍了多级压缩如何通过 PolarQuant 和 QJL 残差实现近乎无损的存储，从而以最小的内存开销实现大量上下文窗口后 KV 缓存正在吞噬您的 VRAM。以下是 Google 如何使用 TurboQuant 修复该问题。首先出现在《走向数据科学》上。
Clarifai 12.3: Introducing KV Cache-Aware Routing
Clarifai 12.3 引入了 KV 缓存感知路由。将请求路由到具有相关缓存状态的副本，以实现更快的推理。需要零配置。
Prompt Caching with the OpenAI API: A Full Hands-On Python tutorial
使您的 OpenAI 应用程序更快、更便宜、更高效的分步指南使用 OpenAI API 进行提示缓存：完整的 Python 实践教程首先出现在 Towards Data Science 上。
Beyond Prompt Caching: 5 More Things You Should Cache in RAG Pipelines
跨 RAG 管道缓存层的实用指南，从查询嵌入到完整的查询响应重用超越提示缓存：您应该在 RAG 管道中缓存的 5 种其他内容首先出现在 Towards Data Science 上。
Claude Pro Max 5x Quota Exhausted in 1.5 Hours
Claude Pro Max 5x 配额在 90 分钟内耗尽？以下是缓存令牌、速率限制以及 Anthropic 需要修复的问题。Claude Pro Max 5x Quota Exhausted in 1.5 Hours 的帖子首先出现在 1redDrop 上。
How to Make Your AI App Faster and More Interactive with Response Streaming
在我最新的帖子中，我们讨论了很多关于提示缓存和一般缓存的内容，以及它如何在成本和延迟方面改进您的 AI 应用程序。然而，即使对于完全优化的人工智能应用程序，有时响应也需要一些时间才能生成，而且只是[...]帖子如何使你的人工智能应用程序更快，与响应流更具交互性首先出现在走向数据科学上。
