arXiv · cs.CL· Yingfa Chen·· 12 天前精选AI 评分63
Latent Compaction：用测试时训练压缩 KV cache 并保持检索精度
Latent Compaction with Test-Time Training
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yingfa Chen
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.20582v1
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AI 导读
Yingfa Chen 在 arXiv 发布 Latent Compaction 方法，通过测试时训练学习文档级紧凑 KV cache，模型权重全程冻结，训练只用关于文档的通用提示词、不接触下游问题与答案。在 RULER 上 32 倍压缩达到 96.7% 准确率，对比 KVZip+ 的 40.0%；在 RULER、LongBench 和 Phonebook Lookup 上均超过预算匹配的压缩基线，并在 Qwen3 与 MiniCPM5 两个模型上取得检索提升。代码已开源。
推荐理由
论文给出在 RULER 上 32 倍压缩下 96.7% 对 40.0% 的对照数据，可据此评估 KV cache 压缩方法的实际保留能力。
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