KV Cache压缩

谷歌研究院在即将到来的ICLR 2026学术会议上展示了一项突破性研究，推出了名为 TurboQuant 的新型压缩算法。该算法能够将AI推理过程中内存消耗最大的KV Cache压缩至少6倍，同时实现精度零损失。这一进展被市场解读为可能显著降低长上下文AI推理对内存的需求。 KV Cache量化至3比特 要理解TurboQuant的重要性，首先需要明确其解决…

大语言模型（LLM）中的结构化稀疏性现象，尤其是模型深度与稀疏性增强的正相关性，以及“检索头”和“检索层”的涌现机制，长期以来缺乏统一的理论解释。这些现象不仅关乎模型效率，更触及LLM内部信息处理的核心逻辑。我们荣幸地宣布，论文《UNComp: Can Matrix Entropy Uncover Sparsity? — A Compressor…