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本文介绍了无权重微调(WFT),一种无需训练的解码时方法,通过logit空间传输近似监督微调效果,以不到7%的计算量实现了具有竞争力的个性化性能。
Hard-KV 引入了级联缓存层次结构和 Logits 校准机制,以解决头部自适应 KV 缓存压缩中的静态-动态不匹配问题,在长上下文 LLM 推理中实现了高达 2 倍的吞吐量提升。