直播预告丨AI推理性能深度优化：openFuyao InferNex如何大幅降低TTFT
当算力规模迈入万卡集群、单日Token处理量迈入万亿级别的今天，传统推理架构在KVCache的高效复用、长上下文显存调度、Prefill/Decode资源协同等关键环节遭遇全新的技术挑战。毫秒级的延迟波动与显存资源的无效占用在大规模推理业务场景下会被持续放大，不仅显著推高运营成本，也对终端用户体验带来不利影响。InferNex作为openFuyao面向多样化算力与灵衢高性能总线协议打造的云原生分布式推理加速套件，依托智能路由、PD分离式弹性伸缩决策框架、分布式KVCache管理、推理全链路可观测四大核心子
AI产品体验关键指标全解析：定义、测算与实战应用
AI产品面临独特的困境：同一套模型，今日能够正确解答的问题，明日或许因数据分布偏移而失误。同一项功能，对某些用户而言是得力助手，对另一些用户却可能酿成问题。这说明了什么？AI产品要求长期追踪，而非单次检测即可。AI产品正迎来深刻的模式变革：由"功能实现"迈向"意图实现"。用户不再纠结"按钮位置在哪"，而是直白地提出"我想要什么成果"。产品设计的核心议题，也从"怎样打造更优界面"转变为"如何令AI精准领会并落实用户需求"。微软Copilot Studio的近期更新正验证了这一走向——"评测支持"成为产品主线