待验证50% 置信事实精确时间
Split-KV 采用代价感知的最长处理时间优先（LPT）策略分配上下文 KV 块，负载不均衡率低于 1%。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/5
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证KV缓存运行时提供一种低成本、细粒度、实时的干预能力，填补了模型微调与外部脚手架之间的空白70% 相似待验证在 DeepSeek Harness 的日常用法中，连续任务 KV 缓存命中率基本在 90% 以上，同一份 6 万多 Token 资料第二次提问仅等待 0.4 秒。69% 相似待验证Split-KV 是一种精确的上下文并行（CP）方法，在 CP 规模为 64 时保持 85–91% 的弱扩展效率。69% 相似待验证在超长上下文下将承担 KV cache 开销的层数压缩到总层数四分之一，可大幅降低长上下文推理的显存成本，是长上下文模型架构演进的重要方向69% 相似待验证KV可共享性（KV-shareability）是指在某些训练好的循环模型中，最后一次循环的KV缓存可以直接给前几次循环复用而质量几乎不受影响。68% 相似
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