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TOOL · CL_180241 · Aug 4 · 02:14

Comprehension Memory 大幅降低 LLM 上下文成本，提升效率

一篇新论文介绍了 Comprehension Memory (CoMem) 技术，该技术旨在显著降低长上下文语言模型相关的内存和计算成本。CoMem 的工作原理是在“分割层”缓存中间层状态，而不是存储所有层的完整 KV 缓存。这种方法可以实现更快的推理速度和急剧降低的 VRAM 使用量，以 128k token 仅需 18.26 GB 的占用空间为例，相比之下通常需要 89 GB。该方法在 Qwen3_8B 模型上进行了测试，在保持准…