Forskere fra Meta, Stanford og University of Washington foreslår tre teknikker, der ifølge deres egne benchmarks reducerer BLT‑inferencens memory‑båndbredde med over 50 procent – uden tokenisering. Det gør byte‑niveau sprogmodeller mere realistiske i drift, men kræver nye decoding‑sløjfer, nye målinger og stram styring af kvalitets‑tradeoffs.

MarkTechPost gennemgår kvcached som en dynamisk KV-cache-implementering oven på vLLM. Tutorialen viser et setup med Qwen2.5-modeller, OpenAI-kompatibelt API, bursty workloads samt målinger af VRAM-udnyttelse og latenstid under elastisk og statisk allokering.

Google offentliggjorde TurboQuant-papiret 25. marts. Pr. 7. april beskrev Alan West fem uafhængige implementationer, en llama.cpp-fork på MacBook og en aktiv integrationsindsats i vLLM, selv om Google endnu ikke havde frigivet officiel kode.

Inference-udgifter eksploderer, mens træningsomkostningerne falder. Artiklen dykker ned i hvorfor, hvordan det rammer danske organisationer, og seks konkrete måder at optimere AI-driften på – med cases, råd og erfaringer fra Snilld.

Unsloth, AutoAWQ og SGLang udgør en ny, effektiv stack til finjustering, kvantisering og drift af LLMs. Artiklen guider CTO’er, AI-udviklere og ML-ingeniører gennem tekniske fordele, integration og faldgruber – og viser, hvordan man kan spare både tid og penge i produktion.

Artiklen udforsker, hvordan forskere har forbedret AI-systemers effektivitet med prober til at evaluere korrekthed i ræsonneringsprocesser.