<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Sliding Window on Richelieu's Blog</title><link>https://beaiera.top/tags/sliding-window/</link><description>Recent content in Sliding Window on Richelieu's Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Fri, 05 Jun 2026 12:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://beaiera.top/tags/sliding-window/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>vLLM 中的 Attention Sink 与 Sliding Window Attention 深度解析</title><link>https://beaiera.top/posts/vllm-deepseek-v4-attention-sink-swa/</link><pubDate>Fri, 05 Jun 2026 12:00:00 +0800</pubDate><guid>https://beaiera.top/posts/vllm-deepseek-v4-attention-sink-swa/</guid><description>&lt;h2 id="概述"&gt;概述&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;本文围绕 vLLM 推理引擎中的两个关键注意力机制展开深入分析：&lt;strong&gt;Attention Sink&lt;/strong&gt;（注意力沉没）和 &lt;strong&gt;Sliding Window Attention&lt;/strong&gt;（滑动窗口注意力，SWA）。内容涵盖它们的设计原理、vLLM 中的代码实现、KV cache 管理流程，以及 DeepSeek V4 模型如何运用这些技术。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;所有分析基于 vLLM 代码库中 DeepSeek V4 相关的实现。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>