RidgeFill：免训练的后期层缓存填充方法加速长文本 prefill

RidgeFill 是一种免训练的 prefill 加速方法：模型下半部分层正常计算，从分割层的状态用一次岭回归拟合出的映射预测后续各层输入，直接填充 KV 缓存。在 Qwen3.8-27B 上的 llama.cpp 分支中，16K 到 120K token 场景下首 token 时间加快 1.25 到 1.31 倍，RULER 下降 1.2 到 1.4 分；在 Qwen3.8-Flash-Next 的 vLLM 上达到 1.50 到 1.60 倍加速，RULER 检索任务得分 99.8 对比完整计算的 100.0。与 YOCO 和 DeepSeek-V4.1-Flash 需要把投影训练进模型不同，RidgeFill 无需训练即可改装到已有模型上。