NVIDIA 降低 AI 模型切換成本
NVIDIA 研究人員提出跨模型 KV cache 傳輸技術，透過簡單的線性映射，在相容的 LLM 之間轉移對話記憶。測試顯示，該方法比重新計算上下文快 2.7 至 25 倍，同時保留目標模型最高 98% 的獨立準確率。
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Qwen KV 精度顯示實際品質差異
一項在搭載 ROCm 的 AMD R9700 上進行的社群測試指出，Qwen3.8-27B 使用 FP16 與 q8_0 KV cache 時，在品質與長上下文記憶方面存在明顯差異。測試者表示，FP16 能產生更謹慎的結構化輸出，並在超過 120k token 後維持表現，這挑戰了兩種格式等效的普遍假設。
OpenAI 尋求將模型推理成本降低 50% 以上
OpenAI 據傳正在開發一種新的架構來優化 KV cache，旨在顯著降低推理成本與 GPU 需求。此舉效仿了 DeepSeek 先前在提升記憶體效率方面的策略。
字節跳動 Seed 團隊 CVPR 2026 四項演算法瘦身突破
字節跳動 Seed 團隊在 CVPR 2026 發表四篇論文，聚焦於計算效率優化，包括單步生成技術與動態 KV Cache 壓縮。這些創新旨在解決高算力需求下的推理成本與硬體依賴問題。
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Gemma 4 31B 在單張 RTX 5090 上運行 256K 上下文
基準測試顯示 Gemma-4-31B 使用 TurboQuant KV 快取壓縮，在單張 RTX 5090 上實現完整 256K 上下文。速度從 4K 的 3,362 t/s 到 256K 的 899 t/s，生成速度為 61.5 t/s。VRAM 使用量峰值 27.7GB，得益於 4.5 倍 KV 壓縮。
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NVIDIA發明新技術KVTC 記憶體使用量縮減20倍
NVIDIA研究人員推出KVTC（KV快取轉換編碼），將大型語言模型對話歷史的記憶體用量最高縮減20倍，且無需修改模型本身。此技術解決長對話推理時的記憶體不足問題，大幅降低企業AI硬體成本，並將首次生成回應時間最高提速8倍。
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KV Cache 能成為可搜尋的記憶體嗎？
這篇討論提出，應將 Transformer 的 KV Cache 視為具備可導航性的高維向量空間，而非扁平陣列。如此一來便能建立索引並執行局部注意力，降低推論時每一步掃描全部歷史內容的需求。
以更快速度大規模部署 Kimi 與 GLM
Cloudflare 說明如何降低部署 Kimi 與 GLM 等前沿模型時的 GPU 記憶體需求。這套方法結合 KV 快取量化、模型權重壓縮與完整性檢查，以提升速度、降低成本並強化安全性。
Baidu 發布 Unlimited-OCR，採用 Constant KV Cache 技術
Baidu 推出了 Unlimited-OCR，這是一項旨在高效處理長文件的技術。它利用 Constant KV Cache 機制，在文件處理任務中實現了業界領先的效能。
AI 推論遭遇記憶體瓶頸：Context Tier 的崛起
隨著 AI 工作負載轉向持久化的代理系統，上下文管理已成為超越 GPU 運算限制的關鍵瓶頸。業界正提議建立一個專用的「Context Tier」，利用高效能快閃記憶體來處理 KV 快取與推論狀態。