PANews 2月27日消息，在業界對新一代旗艦模型DeepSeek V4的翹首期盼中，DeepSeek團隊卻悄然放出了一篇新的學術論文。新論文介紹了一個名為DualPath的創新推理係統，專門針對智能體工作負載下的大模型（LLM）推理性能進行優化。通過引入“雙路徑讀取KV-Cache（類似記憶緩存）”機制，重新分配存儲網絡負載，將離綫推理吞吐量最高提升1.87倍，在綫服務的每秒智能體運行數平均提升1.96倍。論文在引言部分提到，大模型正從單輪對話機器人和獨立推理模型，快速演進為智能體係統 ——能夠自主規劃、調用工具，並通過多輪交互解決實際任務。這種應用範式的轉變，推動大模型推理工作負載發生重大變革：從傳統的人類-大模型交互，轉向人類-大模型-環境交互，交互輪次可達數十甚至數百輪。
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