研究协作

在 AIBrix，我们强烈支持系统级研究，并致力于促进与人工智能基础设施领域的研究人员和学者的合作。我们的平台提供了一个独特的机会，可以弥合理论研究与实际生产挑战之间的鸿沟。如果您是一名博士生或研究人员，希望在人工智能系统领域探索创新理念，我们很乐意支持您的工作。

研究机会

• 未解决的生产挑战：人工智能生产环境存在许多未解决的问题，从高效的资源分配到可扩展的推理架构。我们可以为有兴趣探索和解决这些挑战的研究人员提供案例研究和真实场景。

• 研究论文实施：一些研究理念已集成到 AIBrix 中，使其成为尖端创新的实用落地平台。我们定期在 GitHub 上发布“需要帮助”问题，突出开放的研究机会——欢迎查看并贡献！

• AIBrix 作为研究测试平台：我们的系统旨在作为人工智能基础设施中系统级问题的研究测试平台。无论是测试新的调度算法、优化推理延迟还是提高资源效率，我们都提供动手支持，帮助设置实验和验证假设。

致谢

我们的许多创新理念都受到学术研究的启发，包括 Preble、Melange、QLM 和 MoonCake 等作品。将尖端研究融入生产级系统是一次丰富的旅程，使我们能够将理论概念转化为实际应用。这些贡献极大地影响了我们的工作，我们衷心感谢这些研究背后的研究人员——谢谢！

我们还要感谢 vLLM 社区支持 AIBrix 成为 vLLM 的控制平面，进一步巩固了我们构建可扩展和高效 AI 基础设施的使命。

参与其中

在 AIBrix，我们积极欢迎涵盖广泛主题的研究合作，从云基础设施成本优化到引擎和系统协同设计创新。AIBrix 提供了一个强大的实验平台，具有

• 请求路由策略

• LLM 特定自动扩缩

• 分离式 KV 缓存池

• 无服务器和引擎资源弹性

• 大规模推理系统跟踪和模拟

无论您是研究人员、学者还是从事 GenAI 系统优化策略的工程师，我们都邀请您与我们合作，为可扩展人工智能基础设施的未来做出贡献。

如需咨询或合作机会，请随时通过提交 Github 问题或通过 Slack 频道与我们联系。