8️⃣ arXiv · Taming the Titans：高效 LLM 推理服务综述（ACL INLG 2025）⭐⭐⭐⭐ 综述论文

  • 类型：arxiv
  • 标识：2504.19720
  • 链接：https://arxiv.org/abs/2504.19720
  • 主题：agent, database, engineering, evaluation, llm-infra, rag
  • 主分类：llm-infra
  • 形态：survey
  • 被引：30
  • 被引来源：Semantic Scholar
  • S2被引：30
  • OpenAlex被引：0
  • 影响力被引：0
  • TLDR：This paper provides a comprehensive survey of LLM inference serving methods, covering fundamental instance-level approaches, in-depth cluster-level strategies, emerging scenario directions, and other miscellaneous but important areas.
  • OpenAlex ID：W4416905144
  • OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2504.19720
  • DOI：10.48550/arxiv.2504.19720
  • DOI来源：OpenAlex
  • 开放获取：green
  • 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2504.19720
  • OpenAlex更新：2026-07-19
  • TLDR中文：本文对 LLM 推理服务方法进行了全面综述，涵盖基础的实例级方法、深入的集群级策略、新兴的场景方向以及其他重要但零散的领域。
  • 待LLM分类：否
  • 来源文件：
  • /inbox/jay/2026-06-10-github-trending-tools-ai-agents-2026.md
  • [S2 enrich]
  • [OpenAlex backfill]

可复用信息

    • 连续批处理约束
    • 方向呼吁：需要捕捉这些特征的数学模型，设计有可证明性能保障的算法
    • 学术价值：代表 LLM Serving 系统研究从"工程调优"向"理论优化"升级的趋势
    • 标签：LLM Serving 数学优化 arXiv Position Paper 算法 调度优化
    • 建议动作：精读；建议纳入「LLM 推理系统工程」学术前沿部分
    • 链接：https://arxiv.org/html/2504.19720v1
    • 来源：arXiv cs.CL，2025年（被 ACL INLG 2025 引用）

写作用途

  • 可放入 RAG / 知识库 / 检索增强相关工作的对比段。
  • 可用于 Agent 架构、记忆、工具调用或多智能体研究背景。
  • 可用于系统实现、实验平台或工程约束说明。

待补齐

  • BibTeX / 正式引用格式
  • 方法与实验设置细节
  • 与现有工作的差异点
  • 是否有代码和数据集