（来源：上观新闻）
我们 SGLan🇨🇽g 团队📔也针对推理场🇹🇩景的小🗒批量解码做了🐌 split-K👨⚕️（把矩阵乘法中的🇻🇮 K 维度拆开并🍛🇵🇱行计算📘，以提升小批量场🛥景下的硬❇👩⚕️件利用率）的 🍍🧧TileLa🛃🦏ng 👩✈️版本😧。
同时一如既往地在🤭🇮🇳并行训练🇷🇺🃏、训练精度调🍹节等方面给业界💋🇨🇫带来新🙆♂️💃东西🐬🇦🇼。强化学习里，🚨模型越大💤、toke🐳n budget💘🏒（单次推理可生成🐙的最大 to🧘♂️✨ken 数量上🍢限）越长，采样越🗞🖊重，可能占❔👩❤️💋👩到 70% 以上🧘♂️时间👩👩👧👧。
比如写🌿 ke🖐💳rnel，✴就是结合底层🗻硬件特💘性优化计算©💁。晨阳怎🅰🐲么看这个表🍓现？ （注：🗡访谈发🇱🇦🌽生于 4 月🥋 28 日，🇸🇷到 5 月 🍲🕵1 日，🇰🇼😟V4-P🇬🇲ro 在 💜Cha🔍tbot 🎥🤐Arena 上的🎛🧟♀️排名为超✖🐴越了 K👫2.6，仍低于🇱🇦 GLM🌎🇬🇧-5.1🍋🥋。
