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River-LLM 深度解析:上交大如何让大模型推理速度翻倍,却几乎不损失精度
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River-LLM 深度解析:上交大如何让大模型推理速度翻倍,却几乎不损失精度
2026-05-02 19:05:49 +0800 CST
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深入解析上海交通大学 River-LLM 框架:通过退出层与骨干层共享 KV 缓存,解决早期退出的缓存缺失难题,实现 1.71x-2.16x 推理加速,几乎不损失精度。
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推理优化
KV缓存
早期退出
量化
上海交通大学
OpenHarness 深度解析:当 1.1 万行 Python 把闭源巨头的 51.2 万行代码「压缩」成开源自由
编程
OpenHarness 深度解析:当 1.1 万行 Python 把闭源巨头的 51.2 万行代码「压缩」成开源自由
2026-04-11 06:59:04 +0800 CST
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港大开源 OpenHarness,用 1.1 万行 Python 实现 Claude Code 98% 核心能力,体积缩小 44 倍,完全开源免费,模型无关。深度解析其 10 大子系统架构、工具系统、记忆系统、安全治理等核心模块。
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