超越Shannon极限：新研究实现KV Cache压缩百万倍，彻底突破LLM推理瓶颈

针对大模型（LLM）推理中KV Cache占用内存过大的行业痛点，最新研究提出了一种“顺序KV压缩”技术。不同于TurboQuant等方法逼近的单向量Shannon极限，该方法利用KV Cache本质上是模型训练语言的“样本”这一特性，创新性地提出了概率前缀去重和预测增量编码两层架构。论文声称其理论压缩比高达TurboQuant的91.4万倍，即使在极保守的假设下也能提升约900倍，有望在保留精度的同时极大降低长上下文推理的显存成本。