01 // ARCHITECTURAL BREAKTHROUGH MLA 多头潜在注意力与 MoE 独创低秩 KV Cache 压缩机制， ，相比标准 Multi-Head Attention 显存占用骤降 87.5%， head_dim) # 显存过载 + kv_latent = mla_latent_compress(kv_tokens，7 +28， rank=512) # 极致压缩 + attn_scores = compute_latent_mla(q_proj，不仅生成代码。

@@ -28， kv_latent) # 结果：128K 超长上下文下单卡并发推理吞吐提升 5.8 倍 02 // MULTI-SCENARIO REASONING 全栈工程代码重构与数理证明 在 SWE-bench Verified 与 AIME 2024 中达到世界前沿水准， heads，8 @@ MLA Attention Projection @@ - kv_buffer = torch.zeros(batch，更深入排查高并发死锁并输出可立即合并的修复补丁，在万级并发与 128K 超长上下文中吞吐表现卓越。

seq_len，。