DeepSeek发布DualPath创新推理系统论文，大幅提升智能体工作负载下的LLM推理性能
DeepSeek联合北京大学、清华大学共同发布学术论文，推出名为DualPath的创新推理系统，专门针对智能体工作负载下的大模型（LLM）推理性能进行优化。该系统通过引入"双路径读取KV-Cache"机制，重构存储网络负载分配，可将离线推理吞吐量最高提升1.87倍，在线服务的每秒智能体运行数平均提升1.96倍。这标志着大模型正从单轮对话向能够自主规划、调用工具的多轮智能体系统演进。
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