待验证50% 置信事实精确时间
DLite引入轻量级顺序头（sequential head）以低开销恢复推测块内部的因果依赖。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/19
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证多头潜在注意力机制（MLA）通过对Key-Value缓存进行低秩压缩，显著降低推理阶段的KV Cache显存占用53% 相似待验证dLLM缺失KV Cache机制，每轮去噪都需对全序列重新计算注意力，导致实际速度提升远低于理论值52% 相似待验证Headroom 的压缩过程可逆，压缩后的内容缓存在本地，模型后续需要时可取回原始信息52% 相似待验证级联/早退架构使用工作在与mmBERT相同潜在空间的廉价轻量分类器先做简单决策，只让不确定案例进入完整模型52% 相似待验证该尾部成本分析框架依赖较细粒度的请求级数据，对观测基础设施有要求；同时洛伦兹曲线对采样窗口敏感，短期尖峰可能扭曲结论。52% 相似
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