DeepSeek新论文提出DualPath推理系统，智能体负载吞吐近翻倍

神经日报 2月27日消息，在业界对新一代旗舰模型DEEPSeek V4的翘首期盼中，DeepSeek团队却悄然放出了一篇新的学术论文。新论文介绍了一个名为DuaLPatH的创新推理系统，专门针对智能体工作负载下的大模型（LLM）推理性能进行优化。通过引入“双路径读取KV-Cache（类似记忆缓存）”机制，重新分配存储网络负载，将离线推理吞吐量最高提升1.87倍，在线服务的每秒智能体运行数平均提升1.96倍。论文在引言部分提到，大模型正从单轮对话机器人和独立推理模型，快速演进为智能体系统 &mdASH;—能够自主规划、调用工具，并通过多轮交互解决实际任务。这种应用范式的转变，推动大模型推理工作负载发生重大变革：从传统的人类-大模型交互，转向人类-大模型-环境交互，交互轮次可达数十甚至数百轮。