模型发布 / 更新普通
Cache-to-Cache:让 LLM 之间直接进行语义通信
原始标题:Cache-to-Cache: Direct Semantic Communication Between LLMs (2025)
内容摘要
研究者提出 Cache-to-Cache(C2C),一种让 LLM 绕过文本、直接通过 KV-cache 进行语义通信的新范式,用神经网络将源模型的 KV-cache 投影并融合到目标模型中,并用可学习门控机制选择受益的目标层。实验显示 C2C 平均准确率比单个模型高 6.4-14.2%,比文本通信范式高约 3.1-5.4%,延迟平均加速 2.5 倍。代码已开源。
内容分类AI 模型发布与更新
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