本文详细介绍了扩展支持视觉的 Kimi-VL 模型的技术进展。通过在 llm-d 和 SGLang 框架上实现的异构 E/PD（执行/处理分布）方法实现了扩展。此方法旨在提高大型语言模型（尤其是具有多模态能力的模型）的效率和性能。 AI
影响 这项研究为多模态人工智能模型提供了更有效的扩展技术，有望实现更大、更强大的视觉语言系统。
排序理由 该条目讨论了使用特定框架（llm-d、SGLang）扩展特定人工智能模型（Kimi-VL）的技术细节，属于研究和基础设施的进步。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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