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实体 Sliding Windows and Persistence: An Application of Topological Methods to Signal Analysis

Sliding Windows and Persistence: An Application of Topological Methods to Signal Analysis

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  1. COMMENTARY · CL_190013 ·

    KV 缓存成为 LLM 瓶颈,推动注意力变体创新

    KV 缓存是 LLM 自回归解码的关键组成部分,被确定为 2026 年前沿模型的主要瓶颈。其大小随上下文长度和批处理大小线性增长,使其成为比模型权重更主要的内存消耗者。缓解此瓶颈的技术包括减少 KV 头(MQA、GQA)、使用潜在表示压缩缓存(MLA)以及通过线性注意力或状态空间模型(SSMs)完全消除不断增长的缓存。2026 年的主流方法是混合模型,它将全注意力层与线性/SSM 层交织在一起,以平衡质量和内存效率。