Agent实验将DeepSeek单步耗时降至2.32毫秒
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Agent实验将DeepSeek单步耗时降至2.32毫秒
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AI 综述
作者 jiayq 分享了一次由 AI 智能体循环优化 DeepSeek 推理性能的实验：在 234 次尝试中，逐步将单步耗时从 3.7 毫秒降至 2.32 毫秒，低于人工预估的 2.5 毫秒下限。作为对照，vLLM TP8 基线耗时为 5.654 毫秒。 据作者所述，实验接受率最终稳定在约 46%，即 234 次实验中有 108 次被接受；其过程类似“无梯度的随机梯度下降”，后续收益呈指数衰减。
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最新进展10月31日 00:12
DeepSeek 推理优化的 AI 智能体循环形似无梯度 SGD：234 次实验将耗时从 3.7ms 压至 2.32ms报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- AGI HuntDeepSeek 推理优化的 AI 智能体循环形似无梯度 SGD：234 次实验将耗时从 3.7ms 压至 2.32ms
AI 智能体通过循环实验优化 DeepSeek 推理性能，每步耗时从 3.7ms 降至 2.32ms，低于人工预估的 2.5ms 下限，基线 vLLM TP8 为 5.654ms。234 次实验中，实验接受率最终稳定在约 46%（108/234）；该过程被类比为“无梯度的随机梯度下降”，收益呈指数衰减。
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