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LMSYS 发布 SGLang 与 RadixAttention 推理方案
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AI 综述
2026年10月2日，LMSYS 团队在官方博客发文介绍 SGLang 与 RadixAttention。报道称，SGLang 是一种面向 LLM 的结构化生成语言，通过前后端协同设计来加速复杂 LLM 程序。其后端引入 RadixAttention，使用基数树在多次生成调用之间自动复用 KV cache，并配合 LRU 淘汰与缓存感知调度以提升缓存命中率。报道未披露具体性能数据、发布时间表或后续计划，目前进展停留在该方案的介绍层面。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月2日 22:51
LMSYS 发文介绍 SGLang 与 RadixAttention，称可跨生成调用复用 KV cache。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）SGLang 与 RadixAttention：如何实现快速且表达力强的 LLM 推理
LMSYS 团队提出 SGLang，一种面向 LLM 的结构化生成语言，通过前后端协同设计加速复杂 LLM 程序。后端引入 RadixAttention，用基数树在多次生成调用间自动复用 KV cache，并配合 LRU 淘汰与缓存感知调度提升命中率。
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