Q-KVComm：通过自适应KV缓存压缩实现高效多智能体通信

本文介绍了Q-KVComm，一种用于提高多个AI智能体之间通信效率的方法。其核心思想是压缩KV缓存，这是大型语言模型（LLM）中的一种常见技术，以减少通信开销。“自适应”的使用表明压缩策略会根据特定的通信需求进行调整，这可能带来显著的性能提升。来源为ArXiv表明这是一篇研究论文，很可能详细介绍了所提出方法的的技术细节和实验结果。

• •Q-KVComm旨在提高多智能体通信效率。
• •它利用自适应KV缓存压缩。
• •该方法可能专为LLM设计。