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  1. RESEARCH · CL_227044 ·

    新研究致力于 LLM KV 缓存优化以实现高效推理 · 已追踪 10 个来源

    多篇研究论文探讨了优化大型语言模型 (LLM) 的键值 (KV) 缓存的新技术,以提高推理效率并降低内存开销。这些方法包括面向 AI 加速器的动态缓存编排、NVMe SSD 外部 KV 缓存的性能表征,以及使用互补多样性指标的几何感知驱逐策略。其他方法侧重于针对 KV 缓存连接对模型进行微调,适应提示特定约束的自适应压缩框架,以及在不同上下文和模型检查点之间重用 KV 缓存的方法。一些研究还探讨了用于量化 KV 缓存的注意力加权值投影…