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。這篇論文由DeepSeek聯合北大、清華共同撰寫，将研究方向投向了決定大模型實際應用落地的關鍵一環——推理速度，為日益複雜的AI智能體，提供一套高效的底層系統解決方案。具體來說，新論文介紹了一個名為DualPath的創新推理系統，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，将離線推理吞吐量最高提升1.8

來源：宇清 時間：2026-02-27 15:10:28