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共 135 条更新于 2026-11-10 07:45RSS

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11 月 9 日昨天 · 周一

开发InfoQ 中文

RAG 范式转向：知识编译为 Harness 补上下文

文章讨论传统 RAG 四重困境，指出 Search Harness 与 Grep 构成强基线，但大规模数据下探索与 Token 成本高；知识编译把理解移到索引时，为 Agent 提供高密度可追溯上下文。

11 月 3 日周二

开发InfoQ 中文

TokenSpeed 面向 Agent 的推理引擎架构与性能数据

TokenSpeed 独立贡献者尚旭春分享面向 Agent 场景的推理引擎设计：控制面/Runtime/Kernel 三层解耦、自动并行编译、Flat KV Cache 与 Blackwell MLA Kernel 优化，batch=1 延迟较 TensorRT-LLM 快 9%。