Unverified50% confidenceFactExact time
KV缓存在推理阶段复用历史token的Key与Value矩阵，避免对已生成序列重复执行注意力计算
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7/23/2026
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Verified自注意力机制通过Query、Key、Value三个矩阵的点积运算，突破了RNN/LSTM因顺序计算导致的并行化瓶颈64% similarUnverifiedPrompt缓存必须从前缀开始严格匹配，一旦中间某个token变化，其后所有token的注意力计算都会改变，已缓存的KV对随之失效59% similarUnverified状态层的核心职责是严格分离主动推理与长期状态，在每个里程碑步骤后将关键信息持久化到持久存储中，而非保留在上下文窗口中59% similarUnverified在Bash中双引号内的感叹号仍然触发历史扩展，除非设置set +H或set +o histexpand，因为历史扩展的解析优先级高于引号解析58% similarUnverified即使模型支持128K或更长的上下文窗口，将所有历史信息塞入Prompt也不能保证模型正确利用这些信息，注意力稀释会导致关键信息被忽略58% similar
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