推理优化^[1]

大语言模型(LLM)推理速度慢是当前用户体验核心痛点，传统自回归解码因串行计算和重复计算键值对导致效率低下。Meta推出的Set Block Decoding技术通过算法优化，实现推理速度3-5倍提升，且无需修改模型架构、重训练或更换硬件，即插即用适配现有部署。其核心优化包括键值缓存分块复用（减少30%以上重复计算）和块级并行解码（硬件并行执行提升效率）。该技术显著改善实时交互场景（客服、教育、医疗秒级响应）、生成式AI工具（创作效率提升3-5倍），并降低中小企业使用门槛。作为LLM推理优化里程碑，它以算法创新推动行业从“堆资源”转向“提效率”，兼容主流模型，有望成为推理标配，加速AI普惠化落地。