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　　它可以通过实时对token进行排序★ღ◈，兼顾重要性和非冗余性★ღ◈，仅保留信息丰富且多样化的token★ღ◈，从而解决大模型推理时的冗余问题★ღ◈。

　　链式思考（Chain-of-Thought,CoT）让LLM解题思路清晰可见深度开发1V3大豆★ღ◈，却也让推理长度指数级膨胀★ღ◈。

　　现有KV压缩方法（SnapKV深度开发1V3大豆★ღ◈、StreamingLLM★ღ◈、H2O等）主要针对长输入设计深度开发1V3大豆★ღ◈，可一旦模型在输出端开始“碎碎念”★ღ◈，相似句子之间互相打高分注意力★ღ◈，反而让“按注意力删低分”策略失灵★ღ◈：

　　而R-KV通过以下步骤深度开发1V3大豆★ღ◈，在模型解码时实时压缩KV缓存来处理冗余的键/值（KV）标记★ღ◈，仅保留重要且非冗余的标记★ღ◈：

　　边生成边压缩（Decoding-Time Compression）Token还没写进KV★ღ◈，就先判断“去留”贝博★ღ◈，彻底阻断显存膨胀★ღ◈。重要性打分（Importance）多头注意力综合评估贝博★ღ◈，每个Token对后续答案的贡献度★ღ◈。冗余打分（Redundancy）计算Key向量余弦相似度★ღ◈，找出“复读机”式内容★ღ◈。联合淘汰（Joint Eviction）按「高重要+低冗余」优先级实时调度KV配额★ღ◈，λ≈0.1时效果最佳深度开发1V3大豆★ღ◈。

　　整个流程训练-free★ღ◈、模型-agnostic★ღ◈，无需改动模型结构贝博★ღ◈，直接“即插即用”★ღ◈。因此可以直接被用到强化学习的采样过程中★ღ◈，非常灵活★ღ◈。

　　上图展示了R-KV和纯注意力基线SnapKV在相同解码步骤中选择了哪些token★ღ◈。灰色＝未选★ღ◈；由浅到深红＝被越多注意力头选中★ღ◈。

　　而R-KV选出的Token横跨整段推理★ღ◈：题目关键词30 students★ღ◈，关键中间值24,12及最终答案全部被保留★ღ◈，此外语义覆盖面更广★ღ◈。

　　通过结合注意力强度与冗余过滤★ღ◈，R-KV保留了重要上下文并去除噪声★ღ◈，成功完成任务★ღ◈；而SnapKV误删关键信息导致答案错误★ღ◈。

　　在计算开销上贝博★ღ◈，R-KV引入了重要性评分和冗余评分的额外计算★ღ◈，但总体开销适中★ღ◈，通常会被压缩KV缓存带来的注意力成本降低所抵消★ღ◈。随着序列长度的增加★ღ◈，这种权衡变得越来越有利深度开发1V3大豆★ღ◈。

　　对内存节省和端到端吞吐量提升进行实时分析★ღ◈，可以看到★ღ◈，当批处理大小为1时★ღ◈，R-KV在吞吐量上略优于FullKV★ღ◈。这表明R-KV通过减少注意力计算所实现的加速效果超过了R-KV自身的计算开销★ღ◈。

　　然而贝博★ღ◈，这种直接的速度提升仅占整体收益的一小部分★ღ◈，R-KV带来的主要吞吐量提升来自于KV缓存压缩★ღ◈，使模型能够支持显著更大的推理批处理大小★ღ◈。

　　对基于比例和固定KV缓存预算的端到端吞吐量进行评估★ღ◈，发现R-KV始终能够实现比FullKV大得多的批处理大小和更高的吞吐量★ღ◈，同时不损失任务性能★ღ◈。

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