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Gate Booster 第 4 期：發帖瓜分 1,500 $USDT
🔹 發布 TradFi 黃金福袋原創內容，可得 15 $USDT，名額有限先到先得
🔹 本期支持 X、YouTube 發布原創內容
🔹 無需複雜操作，流程清晰透明
🔹 流程：申請成為 Booster → 領取任務 → 發布原創內容 → 回鏈登記 → 等待審核及發獎
📅 任務截止時間：03月20日16:00（UTC+8）
立即領取任務：https://www.gate.com/booster/10028?pid=allPort&ch=KTag1BmC
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存儲每個KV對有意義嗎？尤其當模型實際上只會查詢其中很小一部分的時候。
KVzap的思路很直接——通過學習判斷哪些緩存條目在後續查詢中用不上，然後主動刪除它們。結果就是能把緩存體積壓縮到原來的1/2到1/4，同時對性能幾乎沒有影響。
這種智能化、動態依賴的KV緩存剪枝方式，對於提升模型推理效率和降低存儲成本都有實際意義。特別是在大規模部署場景下，這樣的優化空間還是相當可觀的。