大模型推理基建：长文本缓存与Agent沙箱设计

近期技术讨论聚焦于大模型生产推理的基础设施挑战。一方面，线性注意力混合架构在处理长提示词时暴露出缓存粒度不足的问题，难以像普通注意力那样保留完整KV缓存。另一方面，Kimi K3报告披露了专为Agent强化学习设计的microVM沙箱系统，以更好地支持后训练与评估任务。

2026-07-28 ~ 2026-07-28 · 2 条相关

• Kimi K3 报告披露 microVM 沙箱系统，专为 Agent RL 设计 — stochasticchasm · 2026-07-28
• 线性注意力混合架构需要更细粒度缓存来应对长提示词 — stochasticchasm · 2026-07-28