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「Vortex」平台：可程式化稀疏注意力與 vTensor 抽象層提升 LLM 推論效能

隨著大型語言模型生成長度持續增加，稀疏注意力成為降低推論成本的關鍵。Vortex 以 Python 前端 vFlow 結合頁面式張量 vTensor，讓開發者與 AI 代理人快速設計、部署稀疏注意力，實測在 GLM‑4.7‑Flash 上提升 4.7 倍效能。此架構有望加速模型部署與自動化研究。