用 MLP 上下文强盗实现 LLM 能源节流

hongyangzh · x · 2026-09-02

作者探索了“能源节流 LLM”的方法，旨在解决在使用 SGLang 运行 EAGLE-3 推测解码时参数选择困难的问题。

核心方法：

• 跟踪真实运行的 trace 数据。
• 将每个配置视为一个动作。
• 在此基础上训练一个微小的 MLP 上下文强盗模型。

效果： 即使是结合旧 RL 思想的小模型，也能根据 GPU 实际可维持的能耗动态选择 EAGLE-3 参数，而非盲目推测。

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