面向多模态推理的高效长上下文建模｜AICon深圳
英文标题：面向多模态推理的高效长上下文建模｜AICon深圳
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中文
大模型正从能力突破转向系统化工程落地，效率成为多模态长上下文场景规模化应用的核心瓶颈。庄博涵将分享算法—系统协同设计的最新实践，覆盖高效注意力、KV-cache优化与并行解码等关键技术路径。
多模态大模型效率瓶颈集中于长上下文推理开销；
KV-cache压缩与缓存管理显著降低显存占用；
并行解码与线性注意力支撑实时Agent交互需求。
适合AI基础设施工程师、大模型系统优化工程师、Agent架构师阅读。
English / 原文
大模型正从能力突破转向系统化工程落地，效率成为多模态长上下文场景规模化应用的核心瓶颈。庄博涵将分享算法—系统协同设计的最新实践，覆盖高效注意力、KV-cache优化与并行解码等关键技术路径。
多模态大模型效率瓶颈集中于长上下文推理开销；
KV-cache压缩与缓存管理显著降低显存占用；
并行解码与线性注意力支撑实时Agent交互需求。
适合AI基础设施工程师、大模型系统优化工程师、Agent架构师阅读。