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Tether 將 TurboQuant 引入其本地 AI 引擎 QVAC SDK

QVAC SDK 0.12.0 引入了 TurboQuant,這是一種 KV 緩存量化算法,可將上下文內存佔用減少約 5 倍,使本地 AI 能在消費級 GPU 上處理 262K 令牌的全長上下文。該算法來自 Google Research 的 ICLR 2026 論文,無需重新訓練模型即可生效。

來源Hacker News AI作者: qvac
Tether 將 TurboQuant 引入其本地 AI 引擎 QVAC SDK
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工程師進階

要點

  • TurboQuant 將 KV 緩存從 16 位壓縮至約 3 位,精度無損。
  • RTX 5060 等低 VRAM 設備現可支持全 262K 上下文。
  • 支持 AMD 和 NVIDIA GPU,iOS/Android/Apple Silicon 即將推出。

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