标签: 系统架构 (8 篇)

通过Lalit Maganti的经历，揭示了AI在软件开发中的潜力与局限，尤其是在架构设计方面的挑战。

AI智能体的持续学习不仅限于模型权重更新，更关键的进化发生在‘框架’和‘上下文’层，这为构建真正个性化、可成长的智能体提供了新思路。

DeepSeek V4通过创新的KV缓存压缩和稀疏注意力机制，在vLLM上实现了百万Token超长上下文的高效推理，标志着长文本处理进入新阶段。

vLLM语义路由器在扩展多模态能力时发现，其视觉编码器输出的信号与参考模型严重不符，导致路由决策“自信地犯错”，揭示了AI系统从处理文本到处理完整请求时，信号正确性成为关键控制平面要求。

LlamaIndex 将核心文档处理系统从基于 RabbitMQ 的“缝合怪”迁移至 Temporal，解决了状态管理、可靠性和并行扩展的复杂难题，支撑了日处理千万级页面的批处理 API。

Meta 通过硬件安全模块（HSM）和透明化部署，让 WhatsApp 和 Messenger 的备份加密达到连自己都无法访问的安全级别，并引入独立第三方审计。

一位开发者用客厅里的游戏PC和每月30美元的成本，为7.2万用户运行着去中心化社交网络Bluesky的“For You”推荐算法，揭示了算法民主化的新可能。

vLLM与Novita AI合作推出PegaFlow，将KV缓存从推理进程中剥离为独立服务，显著提升启动速度、吞吐量和资源利用率，为生产级大模型部署提供新思路。