Moonshot AI 提出的 Checkpoint Engine，通过系统级优化实现了大规模模型在训练与推理之间的高效参数更新。它解决了参数规模庞大、通信开销高和计算资源竞争的问题，将权重更新延迟从分钟级缩短至 20 秒以内。其核心机制包括 Host→Device 高效复制、广播与 P2P 分发、分片式更新、计算与通信重叠，以及低精度支持。这一方案不仅提升了模型迭代速度和推理服务稳定性，也为未来超大规模模型的在线迭代与实时部署提供了坚实的技术基础。