**面向推理模型的值感知随机KV缓存淘汰**

_Value-Aware Stochastic KV Cache Eviction for Reasoning Models_

> 该论文提出值感知随机KV缓存淘汰（VaSE），一种无需训练的推理模型KV缓存压缩方法，通过保护大幅值状态和引入随机性，在4倍压缩下平均准确率比现有最强淘汰方法高4%以上，有效平衡了效率与准确性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-03 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.03928)