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本文提出 SYNC（Symbol-Indexed Neural Communication，符号索引式神经通信）——一种免训练、基于词索引的接口，允许异构语言模型通过词索引和接收方本地隐藏状态方向共享选择性物体事实，在来自五个模型家族的九个接收方上实现了较高的四答案成功率。
本文介绍了 Latent Cache Flow（LCF），一种通过交换压缩后的KV缓存而非文本来实现高效模型间通信的方法，从而减少了适配器大小并实现了跨上下文通信。