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官方账号arXiv cs.LG@Peter Li, Prashant Pandey
推荐理由：看完这篇论文，你就明白怎么让 LLM 在有多层记忆时不再反复重算——InferScale 直接把 KV 缓存存好，做到检索量再大 TTFT 基本不变。
个性化LLM
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7月30日
09:43
InferScale 提出一种 GPU 原生的 KV 缓存注入方案，将每个记忆事实的 KV 表示预计算并存储在 GPU 上，服务时直接注入 vLLM 的页式缓存，避免重复预填。他们引入 Chunked RoPE 解决动态组装记忆的位置编码问题，并用 Context-Window Encoding 弥补独立编码缺失的跨事实上下文。在 LoCoMo 基准上，k=50 时 TTFT 降低 72-79%（3.6-4.8x），吞吐量提升 3.7-4.5x，准确率（60.3%）接近带服务时重计算的 Mem0（63.3%）。无需修改引擎或微调模型即可集成到 vLLM。