<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>KV-Cache on AI内参</title>
    <link>https://www.neican.ai/tags/kv-cache/</link>
    <description>Recent content in KV-Cache on AI内参</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <lastBuildDate>Tue, 12 Aug 2025 22:10:05 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://www.neican.ai/tags/kv-cache/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>KV Cache革命：长上下文LLM从“奢侈品”到“普惠基础设施”的演进之路</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/kv-cachellm-20250812221005203-2/</link>
      <pubDate>Tue, 12 Aug 2025 22:10:05 +0800</pubDate>
      <guid>https://www.neican.ai/insights/kv-cachellm-20250812221005203-2/</guid>
      <description>针对大语言模型长上下文推理面临的计算与内存瓶颈，微软亚洲研究院等科研力量通过KV Cache全生命周期优化，实现了前所未有的效率飞跃。这些技术不仅大幅降低了LLM部署成本，更解锁了Agent、代码辅助、多模态等下一代AI应用的商业潜力，预示着长上下文能力将从“昂贵奢侈品”转变为普惠的AI基础设施。</description>
    </item>
    <item>
      <title>Manus事件复盘：AI Agent“上下文工程”的商业与技术深思</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/manusai-agent-20250721161005636-1/</link>
      <pubDate>Mon, 21 Jul 2025 16:10:05 +0800</pubDate>
      <guid>https://www.neican.ai/insights/manusai-agent-20250721161005636-1/</guid>
      <description>Manus联创季逸超的深度复盘揭示，AI Agent正从依赖模型训练转向以“上下文工程”为核心，通过KV-cache优化、外部记忆管理和错误保留等技术，实现效率提升与成本控制。Manus的战略调整预示着AI Agent行业正进入精细化竞争与商业化深水区，未来围绕上下文管理的技术突破和垂直场景落地将成为核心竞争力。</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
