摘要： Prompt Cache 是降低首 Token 时延（TTFT）和推理成本的核心手段。本文整理腾讯云 TokenHub 官方文档给出的 5 大优化方法：...

摘要： prompt_cache_key 和 X-Session-ID 是 TokenHub 提升 Prompt Cache 命中率的两个关键字段。前者是请求体...

近年来，无细胞蛋白表达技术正在逐渐成为复杂蛋白、难表达蛋白以及高通量蛋白筛选研究中的重要技术路线。相比传统细胞表达体系，无细胞蛋白合成系统能够有效缩短实验周期，...

今天的大语言模型完成预训练之后，通常还要经过 SFT、DPO、RLHF、GRPO 等后训练过程，才能真正变成可用系统。这些方法的监督信号不同、优化目标不同、训练...

现在，让我们专门讨论NVIDIA DGX集群。我们使用轨道优化拓扑。深度学习作业经常使用名为“全部归约”的操作，其中GPU 需要与其他节点上的对等节点交换数据。...

Prime editing（PE）是一类能够实现“搜索—替换”式精准基因编辑的重要工具，但现有系统虽然经过实验室进化优化了催化活性，却也因此引入了新的问题：逆转...

科学研究中的许多关键突破，都依赖于高质量的“实证软件（empirical software）”。这类软件的核心目标并非证明理论，而是通过不断优化可量化指标来提升...

如果把先导化合物优化想象成一场药物化学家的手工改造，过去很多工作像是在同一辆车上换轮胎、换车灯、换座椅：分子主体不大动，围着几个取代基反复试。问题是，药物研发真...

图 1：量子化学驱动的 LiTENexus 药物发现系统总览：纵向贯通量子化学底层 - 物理表征 - 宏观药理的跨尺度映射，横向闭环分子生成 - 构象优化 - ...

科学研究中的许多关键突破，都依赖于高质量的“实证软件（empirical software）”。这类软件的核心目标并非证明理论，而是通过不断优化可量化指标来提升...

Prime editing（PE）是一类能够实现“搜索—替换”式精准基因编辑的重要工具，但现有系统虽然经过实验室进化优化了催化活性，却也因此引入了新的问题：逆转...

这五个环节不是线性串联，而是循环反馈。测试暴露的模型短板，回溯到数据源头；数据优化后，重新训练、重新测试、重新评估。

Cursor IDE 界面：一个做编辑器起家的公司，正在用 Post-Training 挑战底座厂商

新药研发是人类科技活动中最昂贵、周期最长的工程之一。据统计，一款新药从靶点确认到最终上市，平均需要 10–14 年、耗资逾 10 亿美元。而计算机辅助药物发现（...

结合蛋白设计要求模型精确捕捉蛋白质—靶标界面的互补性，需要同时优化形状互补、静电相互作用和疏水效应。

MOEA/D和NSGA-II都是多目标进化算法中的经典代表，但它们解决问题的思路截然不同。简单来说， NSGA-II是基于“支配关系”直接筛选好解，而MOEA...

基于Pareto支配的优化算法是多目标优化领域中最主流、最成熟的一类方法，核心思想很直观： 直接利用"帕累托支配"这个标准来比较解的优劣，通过保留"不被支配"的...

帕累托解 就是多目标优化问题中那个“ 没有办法再好了 ”的状态，不像单目标问题只有一个最优答案，而是一个由多个“好”解组成的集合。下面我将从它的定义、核心思想、...

它的核心思想就是：用一个由人类偏好训练出来的奖励模型作为评价标准，来引导大模型自我优化，朝着符合人类期望的方向对齐。