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窗口 1M 不等于用得好：token 实测、KV Cache 显存账与针入草堆评测

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2026-09-30 00:03:10
长度上限只说明模型能接收多长的输入，不保证用得好。这篇把长上下文拆成三个可验证问题：用训练一致的 tokenizer 实测真实 token 数、按 KV Cache 显存公式估算 O(n²) 注意力的瓶颈、用针入草堆评测分段统计首/中/尾成功率，并给出 RoPE 外推方案与排查顺序。
LongContext 长上下文上下文窗口 KV Cache RoPE LLM 显存

Moonshine 深度解剖：比 Whisper 快 5 倍的端侧语音识别引擎——变长音频、卷积前端、RoPE 与实时流式 ASR 工程实战

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2026-07-26 01:44:11
深度拆解 Moonshine 端侧语音识别引擎：为何扔掉梅尔频谱与30秒定长、直接吃原始波形按变长计算，配合卷积前端与RoPE做到比Whisper快5倍、体积仅27MB。含Python/ONNX推理、Silero VAD实时流式管线、int8量化与端侧部署优化Checklist。
Moonshine 语音识别 ASR 端侧AI Whisper 流式识别 ONNX RoPE 模型量化边缘计算

Moonshine 深度解剖：27M 参数挑战 Whisper——可变长度推理、RoPE 与毫秒级流式延迟的边缘 ASR 工程真相

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2026-07-25 13:44:10
深度拆解 Moonshine 边缘端语音识别模型：可变长度推理如何免除 Whisper 的 30 秒填充税、RoPE 与卷积波形前端的架构决策、34ms 流式延迟原理，附 Python/ONNX/浏览器三条部署路线与量化调优实战。
Moonshine 语音识别 ASR Whisper 边缘计算 RoPE ONNX INT8量化流式识别开源

【重制版】TriAttention深度解析：三角函数如何让长推理从显存地狱中脱困

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2026-05-17 04:14:33
深入解析MIT韩松团队提出的TriAttention方法，利用Pre-RoPE空间Q/K集中性和三角函数级数实现革命性的KV Cache压缩，在AIME25上以3072 KV budget达到与Full Attention持平的40.8%准确率，同时实现10.7倍KV显存压缩和2.5-6.3倍吞吐量提升。
LLM KV Cache TriAttention MIT 英伟达浙大长推理 KV压缩三角函数 RoPE Attention优化

TriAttention深度解析：用三角函数革命性压缩KV Cache，让长推理从「显存地狱」中脱困

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2026-05-17 04:14:18
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