待验证50% 置信事实精确时间
KV可共享性在循环模型中并不稳定：即使架构相同、训练方式相同，有些模型具备该性质，有些不具备。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/23
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证KV Cache 管理、批处理调度、显存分配等运维层面的调优经验几乎与具体模型版本解耦73% 相似待验证KV缓存作为Transformer类模型推理状态的载体，天然地混合了不同来源的信息，缺乏按关系隔离的机制。70% 相似待验证前缀缓存复用会让 KV 值在不同于全新 prefill 的批次中计算，缓存命中的 KV 值与全新 prefill 的 KV 值在浮点层面可能不同，差异会沿后续 token 传播。65% 相似已验证模型合并（Model Merging）通过在参数空间对不同版本权重进行线性插值或球面插值（SLERP），可在不重新训练前提下融合不同版本能力特征64% 相似待验证参数共享的循环结构虽然节省参数，但限制了模型在不同深度学习不同抽象层次特征的能力64% 相似
引用此条事实
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