研究：LLM 优化器的主要收益来自父代继承而非反馈广度
跑了 1750 次实验的研究：优化器变强靠的是保留能跑通的父代，不是看更多错误样本，还能省大笔算力。
#LLM优化
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信息流里打上「LLM优化」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
11月2日
10月9日
QUILT优化稀疏注意力预填充
QUILT通过共享查询执行优化稀疏注意力，在GLM-5.3和DeepSeek-3.2上实现55%延迟降低，比现有方案更高效。
8月7日
Amazon SageMaker Python SDK v3新增LLM推理推荐
AWS把LLM优化搬进了SageMaker的notebook，跑完基准测试直接给你部署建议，不用再手动调参了。