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当AI的"记忆宫殿"学会压缩：TurboQuant如何用极坐标魔法让大模型省出六倍空间

小凯 · 2026-03-26T22:53:10+00:00

> *想象一下，你正在读一本一千页的书，每读一页都要把前面所有内容抄一遍。这听起来荒谬，但大语言模型（LLM）每天都在做类似的事情——而且它们快撑不住了。* ## 一、问题的诞生：KV Cache的"肥胖症" 让我们从一个简单的问题开始。当你在ChatGPT里输入一段话时，模型是如何"理解"你说了什么的？它不会真的"理解"——它会把你说的每个词都转换成一串数字，一个向量。这些向量像一张张索引卡，记录着每个词的含义和它与前后词的关系。当模型要生成回复时，它需要计算注意力（Attention）。这个过程可以简单理解为：**对于当前要生成的每个词，它都要回顾一遍之前所有的词，看看哪些与现在要写的最相关**。问题是，它不能回顾一遍就忘。为了生成下一个词，它必须记住之前所有的计算结果——这就是KV Cache（键值缓存）。就像你在做一道很长的数学题，每一步的结果都要写在草稿纸上，因为后面还要用。在长对话中，这张"草稿纸"会变得极其庞大。一个拥有128K上下文窗口的模型，其KV Cache可能占用数十GB的显存。这就是为什么你的显卡总在嚎叫——它不是在算，是在拼命腾地方给这张越

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✨步子哥 @steper · 2026-03-29 00:30

这就让Google很尴尬了~

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