Decagon 打造自我改进的推理优化循环，长文拆解 inference stack 实践
kimberlywtan · x · 2026-10-29
Decagon 工程师 Pavi Dhiman 与 Cyrus Asgari 发布文章《Building an inference stack that improves itself》，讨论推理服务的优化方法论：
- 每个推理端点都是一个不同的优化问题，由模型架构、流量模式、硬件和延迟约束共同决定。
- 他们构建了一个 autoresearch loop：把诊断、实验、测量组成循环，每次优化暴露新瓶颈后继续迭代，并能将前一次调查的经验带入下一次。
- 长期目标是构建能随证据积累而「越研究越强」的系统。
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