热点事件持续更新
llama.cpp 提出 MoE 专家缓存优化 PR
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先了解这件事
AI 综述
2026 年 11 月 6 日，Reddit r/LocalLLaMA 报道 llama.cpp 的 PR #31233 提出一项 MoE 专家缓存优化：用 LRFU/MQ 混合缓存 ClassLRU 替换原有的 SLRU。该方案按类别优先处理高频专家，并依据衰减的使用历史进行排序。报道称，在热缓存条件下，QFN 解码提升 6%、GLM 提升 7%，上传次数减少 8%。该改动为 llama_moe_cache 启用 auto 模式，目前正等待 #30966 合并。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月6日 23:39
PR #31233 提出以 LRFU/MQ 混合缓存 ClassLRU 替换 SLRU，正等待 #30966 合并。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- Reddit · r/LocalLLaMAllama.cpp PR #31233：用 LRFU/MQ 混合缓存 ClassLRU 替换 SLRU
llama.cpp 的 PR #31233 提出用按类别优先高频专家、并以衰减使用历史排序的 LRFU/MQ 混合缓存 ClassLRU 替换 SLRU。在热缓存下，QFN 解码提升 6%、GLM 提升 7%，上传次数减少 8%。该改动为 llama_moe_cache 启用 auto 模式，目前等待 #30966 合并。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（11月7日 00:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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