KV Cache 是什么？为什么一聊大模型推理加速和长对话成本，就总会提到它
KV Cache 是 Transformer 推理阶段里非常关键的一层缓存机制。简单说，它会把模型已经算过的一部分 Key 和 Value 先存起来，后面继续生成时直接复用，而不是每次都从头重算。也正因为这样，只要一谈到长对话、长上下文和推理速度，KV Cache 几乎一定会出现。 它为什么能加速 ...
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长上下文压缩（Context Compression）是什么？为什么模型上下文越来越长，它反而更重要
长上下文压缩说的不是简单删字，而是把长材料里的关键信息尽量保留下来，用更短、更可喂给模型的形式重新组织。这个概念会越来越重要，恰恰是因为上下文窗口越来越长了。窗口变大不代表你就该什么都往里塞，真正的问题变成：哪些内容值得保留，哪些只是占位置。 为什么“窗口更长”反而让压缩更关键 - 长材料一旦全塞进...
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稀疏注意力（Sparse Attention）是什么？为什么长上下文和推理成本问题总会谈到它
稀疏注意力可以简单理解成：不是让每个 token 都去看所有 token，而是有选择地只看其中一部分。这个词会反复出现在长上下文和推理成本讨论里，是因为标准全注意力虽然强，但一旦上下文特别长，计算和显存成本就会涨得很快。 为什么“全看一遍”会越来越贵 在标准注意力里，文本越长，彼此之间需要计算的关系...
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