Gate 廣場創作者新春激勵正式開啟,發帖解鎖 $60,000 豪華獎池
如何參與:
報名活動表單:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用廣場任意發帖小工具,搭配文字發布內容即可
豐厚獎勵一覽:
發帖即可可瓜分 $25,000 獎池
10 位幸運用戶:獲得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 發帖獎勵:發帖與互動越多,排名越高,贏取 Gate 新年周邊、Gate 雙肩包等好禮
新手專屬福利:首帖即得 $50 獎勵,繼續發帖还能瓜分 $10,000 新手獎池
活動時間:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
詳情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
存儲每個KV對有意義嗎?尤其當模型實際上只會查詢其中很小一部分的時候。
KVzap的思路很直接——通過學習判斷哪些緩存條目在後續查詢中用不上,然後主動刪除它們。結果就是能把緩存體積壓縮到原來的1/2到1/4,同時對性能幾乎沒有影響。
這種智能化、動態依賴的KV緩存剪枝方式,對於提升模型推理效率和降低存儲成本都有實際意義。特別是在大規模部署場景下,這樣的優化空間還是相當可觀的。