Corbenic 发布 Galahad：支持 50M Token 窗口与多框架的 AI 长期记忆层

Corbenic 推出 AI 长期记忆层 Galahad，通过将模型 KV 缓存持久化至磁盘并精确检索文档，使 GPU 无需重复计算已处理的 token。该工具核心基于 C++ 开发，支持接入 vLLM、SGLang 与 llama.cpp，在处理高达 5000 万 token 的文本时可将显存占用稳定在 34.1GB。