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正文：2026年2月，DeepSeek联合北大、清华在ArXiv发布论文，推出全新智能体推理框架DualPath。该框架通过引入存储至解码引擎的第二条路径，利用闲置网卡带宽优化KV-Cache加载，缓解长文本推理中的I/O瓶颈。实测显示，DualPath将660B规模模型的离线推理吞吐量提升1.87倍，在线服务吞吐量平均提升1.96倍，同时显著降低首字延迟（TTFT）。研究由北大博士生吴永彤主导，其研究方向为大模型基础设施与推理系统优化。
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