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AbridgeKV: Compressing Long Reasoning into the KV Cache of Learned Pause Tokens

AbridgeKV 训练模型把已完成的长推理文本块压缩进少量可学习 pause token 的 KV 条目,从而释放原始缓存,后续 token 改为关注这些 pause token。在 AIME 等 446 道竞赛题、32K 生成下,仅保留四分之一缓存即可匹配全 KV 模型精度,vLLM 中单序列缓存缩小 3.5 倍、H100 完成速度提升 3.2 倍。

部署与算力·arXiv cs.CL·5 天前

推测强制加速自回归视频生成

针对少步自回归视频生成中所有 token 都跑完最终去噪步的浪费问题,提出 Speculative Forcing 框架,将中间干净估计作为草稿,预测哪些 token 可提前接受并冻结,同时保留其 KV 缓存作为上下文。在短视频、长视频和世界生成任务上保持全步采样质量,LongLive 上每 token 约 1.7 步去噪、提速超 1.5 倍。

大模型·Hugging Face Papers·5 天前