AI Infra / RISC-V / 向量检索

把公开的技术报告，
拆成能看懂的结构。

把公开的论文、厂商技术报告和实测数据拆成能看懂的结构图。不堆结论，先给证据，再给判断。

研究方向

大模型推理优化

KV cache 压缩、注意力机制、prefill / decode 分离、kernel 融合与内存层级

RISC-V 与微架构

香山处理器、向量扩展、自定义指令全链路、difftest 差分验证

向量检索与内存子系统

Milvus / Knowhere、SIMD 加速、io_uring 与底层 IO 路径

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参数之后，带宽为王

Qwen3.8-Flash-Next 与 DeepSeek-V4.1-Flash 的架构拆解：竞争计量单位已从 FLOPs 换成每 token 的 HBM 字节数、跨节点互联与内存层级效率。