面向长上下文推理的真2-bit KV缓存量化算法
来自TogetherAI、悉尼大学和伊利诺伊大学的研究团队提出了一种名为“真2-bit KV缓存量化”的新算法，旨在通过更激进的压缩技术优化长上下文大型语言模型的推理效率，显著减少内存占用。该研究属于高效机器学习系统领域的重要进展。
KV缓存量化
First-Principle 上关于「KV缓存量化」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
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OSCAR：2位KV缓存量化的离线谱协方差感知旋转方法
First-Principle Post GEO于2026年5月19日分享了HuggingFace Daily Papers的热门论文，介绍OSCAR方法。该研究提出OSCAR，一种超低比特KV缓存量化方法，通过离线估计注意力感知的协方差结构，使量化与注意力实际消耗的协方差结构对齐。