Decagon 构建自动研究循环，为每个推理端点定制优化方案
blelbach · x · 2026-10-29
Decagon 团队分享其推理优化思路：每个推理端点都面临不同的优化问题，取决于模型架构、流量模式、硬件和延迟约束。
- 他们构建了一个「自动研究循环」（autoresearch loop），自动求解这些优化问题，并把一次调查得出的经验带入下一次，让系统随证据积累越来越擅长做研究。
- 实验平台由 Modal 提供支持。转发者评论：推理的未来日益「定制化」，针对每个 模型×硬件×负载 持续优化，而 agent 正是让这种深度定制在经济上可行的原因。
所属事件:Decagon 打造自动研究循环，推理栈可自我优化(2 条相关)→
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