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Metronome
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Metronome 系统约束 AI 模型缓存以实现实时交互稳定性
研究人员开发了一个名为 Metronome 的新系统，旨在改进交互式 AI 模型的实时服务。这类模型，例如 Moshi、MiniCPM-o 和 Qwen Omni，面临一个关键问题：持续负载可能导致突然的、灾难性的故障，而不是逐渐的性能下降。Metronome 通过约束每个会话的缓存大小来解决这个问题，从而提高稳定性和对系统性能的可观测性。这种约束机制可以防止 KV 缓存耗尽其容量，使在线准入控制器能够准确确定可调度的并发量并避免过度准入。
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Skope 推出 AI 软件的基于结果的计费，将风险转移给供应商
一个新的计费系统 Skope 已上线，旨在支持软件产品的基于结果的定价，特别针对蓬勃发展的 AI 市场。该平台允许公司仅在软件交付特定结果时向客户收费，从而使激励机制保持一致并降低买家风险。Skope 旨在简化这种以前难以大规模管理的按绩效付费模式的实施。