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记忆张量 MemT1.0 把记忆写进模型
引子：1/66 的状态开销，和一个被误解的问题2026 年 10 月 20 日，来自上海的记忆张量（MemTensor）团队开源了 MemT-1.0 系列记忆原生基座模型，包含两款：MemT-1.
AI 智能体简史（万字总结）
智能体是今年非常火的方向，2025年称为“智能体元年”。为了便于大家更系统的入门和学习，最近，我们会为大家分享关于AI智能体的实用内容：《Hello-Agents》项目正式发布，一起从零学习智能体！第一篇：关于智能体（AI Agent）入门，一篇超详细的总结！
vLLM与PagedAttention：大模型推理KV Cache分页管理与 GPU 显存选型
摘要：PagedAttention 借鉴操作系统虚拟内存分页思想管理大模型推理的 KV cache，将显存浪费从论文报告的大幅碎片降至接近零，使同等显存下可并发服务的请求数成倍增长。对硬件选型而言，这意味着 LLM 推理的第一约束是 GPU 显存容量与显存带宽，而非单纯算力。
英伟达发布DGX Station for Windows：本地运行1万亿参数AI模型
IT之家 10 月 8 日消息，太平洋时间 10 月 7 日上午 10 点（北京时间 10 月 8 日凌晨 1 点）在美国旧金山举办的发布会上，英伟达发布 DGX Station for Windows，定位为桌面级 AI 超级计算机，旨在让开发者、研究人员和数据科学团队在本地运
中金 | Token启示录（五）：推理产业链深度-测算篇
来源：中金点睛中金研究推理需求高增叠加算力紧缺约束的背景下，大模型、云厂商、第三方服务商均需要追求更高的推理效率。在分析推理优化的原理的基础上，市场关注：不同技术对于推理优化的定量影响如何？推理优化有哪些参与者又如何看待各方参与者？
为什么大模型的缓存命中率能到 90%？
本文作者：陈威特缘起：一个 90% 的观察如果看过自己团队的大模型 token 消耗看板，我们多半会注意到一个现象：主力模型的缓存命中率常年挂在 90% 上下，而且越是高频使用、跑得越久的模型，命中率越稳。