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Gate 广场创作者新春激励正式开启，发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与：
报名活动表单：https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具，搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览：
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
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Top 发帖奖励：发帖与互动越多，排名越高，赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利：首帖即得 $50 奖励，继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/49112来Gate广场发帖分享你的GateAI 使用感受，赢丰厚奖励！
🎁 精选10 位幸运用户，每人奖励 $10 仓位体验券！
📌 如何参与？
1️⃣ 关注 Gate 广场_Official
2️⃣ 在广场发帖，带上话题 #我的GateAI使用体验，帖文需附上使用GateAI页面的截图
3️⃣ 创作内容表达使用感受、建议等不限
3️⃣ 帖子内容 不少于 30 字，且仅带本活动话题标签
GateAI上线详情：https://www.gate.com/announcements/article/49070
活动截止时间：2026/01/15 18:00（UTC+8）
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冲榜关键期已开启，看直播、发帖即可获得助力值
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内容达人也欢迎积极发帖拉票，冲榜赢取荣誉与奖励！
投票截止：1 月 20 日 10:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
存储每个KV对有意义吗？尤其当模型实际上只会查询其中很小一部分的时候。
KVzap的思路很直接——通过学习判断哪些缓存条目在后续查询中用不上，然后主动删除它们。结果就是能把缓存体积压缩到原来的1/2到1/4，同时对性能几乎没有影响。
这种智能化、动态依赖的KV缓存剪枝方式，对于提升模型推理效率和降低存储成本都有实际意义。特别是在大规模部署场景下，这样的优化空间还是相当可观的。