钛媒体 App 2 月 27 日消息，在业界对新一代旗舰模型 DeepSeek V4 的翘首期盼中，DeepSeek 团队却悄然放出了一篇新的学术论文。这篇论文由 DeepSeek 联合北大、清华共同撰写，将研究方向投向了决定大模型实际应用落地的关键一环——推理速度，为日益复杂的 AI 智能体，提供一套高效的底层系统解决方案。具体来说，新论文介绍了一个名为 DualPath 的创新推理系统，专门针对智能体工作负载下的大模型（LLM）推理性能进行优化。通过引入 " 双路径读取 KV-Cache（类似记忆缓存）" 机制，重新分配存储网络负载，将离线推理吞吐量最高提升 1.87 倍，在线服务的每秒智能体运行数平均提升 1.96 倍。论文在引言部分提到，大模型正从单轮对话机器人和独立推理模型，快速演进为智能体系统 ——能够自主规划、调用工具，并通过多轮交互解决实际任务。这种应用范式的转变，推动大模型推理工作负载发生重大变革：从传统的人类 - 大模型交互，转向人类 - 大模型 - 环境交互，交互轮次可达数十甚至数百轮。（第一财经）