│ Chunked Prefill 降低延迟的本质原因 ││ 问题 │ Chunked Prefill 解法 ││ 长Prefill阻塞Decode │ Prefill切块，每块不超过token预算 ││ → TPOT抖动 │ Decode每轮都能推进 ││ │ → P90_TPOT 稳定下降 ││ 每轮只能处理1个 │ 每轮可处理多个短输入prefill ││ 新Prefill │ 减少wait

并发性，仅统计 RUNNING 队列不包含waiting 队列中的请求不限于decode 阶段，包含所有正在执行的请求统一调度：vLLM V1 混合处理不同阶段的请求│ 抢占后重新调度的核心问题 ││ RECOMPUTE模式 │ ││ 要重新prefill?│ ✅ 要！││ 带哪些token?│ prompt + 所有已生成的output token ││ │ 完整序列全部重新计算 ││ 为什么?

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每个多模态模型定义自己的占位符格式3阶段发生位置主要操作模型加载进程启动时创建多模态处理器和 tokenizer请求预处理API ServerToken 替换发生在这里推理执行GPU Worker生成图像特征并合并嵌入Token 替换不是在模型加载时做的，而是在每次请求处理时动态进行的，这样可以根据不同的图像大小和内容动态计算需要的 token 数量。

我们引入了LLM-in-Sandbox（沙盒中的大型语言模型）框架，使大型语言模型（LLM）能够在代码沙盒（即虚拟计算机）内进行探索，以激发其在非代码领域的通用智能。我们首先证明，强大的LLM无需额外训练，就表现出利用代码沙盒处理非代码任务的泛化能力。例如，LLM会自发地访问外部资源以获取新知识，利用文件系统处理长上下文，并执行脚本以满足格式要求。

这种模式把语言模型看作一个文本续写引擎。你给它一段文本（叫做prompt），它的任务就是预测接下来最可能出现的文本，并把它们“补全”出来。输入: 一个简单的字符串prompt交互模型: 单次、无上下文的“续写”。它不原生支持多轮对话的角色扮演（比如“用户”和“助手”）。适用模型: 早期模型如主要使用这个接口。现代的聊天模型虽然也可能支持，但通常不推荐用这种方式。这是为对话场景量身定做的模式。它把语

这篇论文通过严谨的分析和实验，定位了MoE模型在强化学习训练中不稳定的核心原因——训练与推理阶段的路由器行为不一致。并据此提出了一个简单、高效且有效的解决方案，即在训练时重放推理阶段的专家选择。R3不仅成功解决了训练崩溃的问题，还显著提升了模型的最终性能，为未来在MoE架构上进行大规模强化学习研究提供了一个重要的基础性技术。这公式什么意思？举例以实际的矩阵举例 路由重放。好的，我们来详细解释这两个

在SymBuffer的设计中，通道 (channel是一个空间分区 (Spatial Partitioning)的关键参数。它在Buffer代码中的作用是，指示SymBuffer的构造函数计算出正确的内存偏移量，从而将一个庞大的、共享的 RDMA 缓冲区在逻辑上切片。每个channel切片都包含了一套完整的、用于和所有伙伴rank通信的环形缓冲区（datametaheadtail通过让不同的计算单

它允许 vLLM 安全地探索模型能力，而不会因为某个模型的导入问题导致整个系统崩溃。错误发生在模型检查阶段，这是 vLLM 为了安全地确定模型能力而设计的重要机制。这个流程暴露了一个设计问题：某些模型（特别是包含 MoE 组件的模型）在模块导入时就尝试访问 CUDA，而不是在实际使用时才访问。什么时候创建的子进程， inspect_model_cls 怎么调用到这里的， 给出时序流程图。为了安全地