加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
大型语言模型（LLM）的推理效率是AI领域的重要挑战。本文聚焦KV缓存技术，通过存储复用注意力机制中的Key和Value张量，减少冗余计算，显著提升推理效率。文章从理论到实践，详细解析KV缓存原理、实现与性能优势，并提供PyTorch代码示例。实验表明，该技术在长序列生成中可将推理时间降低近60%，为大模型优化提供了有效方案。
深度强化学习中SAC算法：数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法（Soft Actor-Critic, SAC）是深度强化学习领域的重要进展，基于最大熵框架优化策略，在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数，提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现，涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数，并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色，具有高样本效率和稳定的训练过程，适合实际应用场景。