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现有资料不足以回答该问题。资料 1 只说明该论文的 vLLM 侧「单一配置即可覆盖 4k 到 2M token」1，并提到两个推理期机制——限制注意力缓存、重定位旋转位置索引1——但没有给出该配置项的具体名称，也没有给出取值。资料 2 是另一篇论文（AbridgeKV），与本题无关，其中提到的 vLLM 缓存缩小 3.5 倍2 不能用于回答本问题。资料中能确认的部分：

该配置是 vLLM 侧的单一配置项，覆盖 4k 到 2M token 的上下文范围1；
它服务于「冻结短上下文草稿器 + 限制注意力缓存 + 重定位旋转位置索引」这一无需训练的推理期方案，不改动模型权重1。

具体名称与取值需查阅论文原文（arXiv:2610.20865）正文或附录中的实验设置部分。

继续追问

论文中限制注意力缓存的具体实现方式是什么？重定位旋转位置索引在 vLLM 中如何落地？该方案在 2M token 下的加速比具体是多少？

参考来源

2 条

1站内Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters论文指出超长上下文下投机解码的加速会消失，因为草稿模型需处理完整前缀。作者提出无需训练长上下文草稿模型：冻结短上下文草稿器，通过限制注意力缓存和重定位旋转位置索引两个推理期机制，让其在200万token下保持短上下文时的加速比，无需改权重，vLLM侧单一配置即可覆盖4k到2M token。arXiv cs.LGhttps://arxiv.org/abs/2610.20865 2站内AbridgeKV: Compressing Long Reasoning into the KV Cache of Learned Pause TokensAbridgeKV 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。arXiv cs.CLhttps://arxiv.org/abs/2610.20641

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部署

Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters

论文指出超长上下文下投机解码的加速会消失，因为草稿模型需处理完整前缀。作者提出无需训练长上下文草稿模型：冻结短上下文草稿器，通过限制注意力缓存和重定位旋转位置索引两个推理期机制，让其在200万token下保持短上下文时的加速比，无需改权重，vLLM侧单一配置即可覆盖4k到2M token。

部署与算力·arXiv cs.LG·5 天前

#speculative-decoding

部署

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

#kv-cache