革新 LLM 推理：新框架提升效率research#llm🔬 Research|分析: 2026年2月12日 05:03•发布: 2026年2月12日 05:00•1分で読める•ArXiv NLP分析这项研究介绍了一种令人兴奋的新方法，用于优化大语言模型的内存使用，这是高效推理的关键挑战。 通过将 Key-Value (KV) 缓存逐出问题定义为强化学习问题，所提出的框架在各种基准测试和上下文长度上都显示出令人印象深刻的性能提升。 这代表着向更具可扩展性和可访问性的生成式人工智能迈出的重要一步。要点•该框架使用强化学习智能地管理LLM中的KV缓存。•在长上下文和多轮对话基准测试中，其表现远超现有方法。•这种方法具有良好的泛化能力，即使对于超出其训练分布的任务也是如此。引用 / 来源查看原文"这些结果表明，学习预测未来的token效用是一种强大且可扩展的自适应 KV 缓存管理范例。"AArXiv NLP2026年2月12日 05:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Revolutionizing LLM Reasoning: Latent Thoughts Tuning Unveiled较新MPA: Revolutionizing Few-Shot Learning with Multimodal Power相关分析research预测日经指数：基于 NumPy 的深度学习之旅2026年2月12日 06:15researchNode.js 赋能 AI 集成未来2026年2月12日 05:15researchLiveMedBench: 彻底革新医疗保健领域 LLM 评估2026年2月12日 05:02来源: ArXiv NLP