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此外，The landscape for large language models has since evolved. Although pretraining remains crucial, greater emphasis is now placed on post-training and deployment phases, both heavily reliant on inference. Scaling post-training techniques, particularly those involving verifiable reward reinforcement learning for domains like coding or mathematics, necessitates extensive generation of sequences. Recent agentic systems have further escalated the demand for efficient inference.
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