小米公司详细介绍了其 MiMo-V2.5 系列 AI 模型背后的工程优化，重点在于实现长上下文推理和多模态任务的效率。与传统的全注意力机制相比，该模型采用混合滑动窗口注意力（Hybrid SWA）来大幅降低 KVCache 的存储和计算成本。进一步的增强包括稀疏 MoE 激活以减少每 token 的计算量，以及用于跨模态理解的多模态编码器。该公司系统地设计了推理系统，以在生产环境中实现这些架构优势，解决了 KVCache 管理、调度和执行流水线中的挑战。 AI
影响 展示了高效长上下文和多模态 AI 推理的先进技术，有可能降低运营成本。
排序理由 详细介绍模型架构和推理优化技术的技术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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