摘要：他们提出的 EvolKV 框架，仅用1.5% KV Cache预算，大模型性能却媲美完整模型，令技术圈震惊。

中科院与苏黎世理工联合研究在大模型推理成本高企下引发技术圈关注。

他们提出的 EvolKV 框架，仅用1.5% KV Cache预算，大模型性能却媲美完整模型，令技术圈震惊。

记忆库很重要，但也最难解决

在大语言模型的实际部署过程中，KV Cache（键值缓存）是提升推理速度的核心技术。

它的作用，是保存模型此前生成的计算结果，便于下次调用时减少重复计算。这就像一个不断扩容的“短期记忆库”。

但长文本输入会迅速推高KV Cache内存占用，导致推理变慢、成本升高，边缘设备难以承载。

之前多种KV Cache压缩方法未考虑任务和层级差异，EvolKV正是为破解这一难题而生。

有人不信：内存砍到1.5%，性能怎么可能不降？

这是质疑声最密集的地方。

常规压缩方法常伴随性能下滑，甚至崩盘；而EvolKV用进化算法优化KV分配，不降反升，多任务表现反超完整模型。

换个角度看：它是不是只对这几个任务有效？

这是第二个质疑焦点。

EvolKV通过四类任务集验证迁移能力，在NIAH提升超13%，迁移至RULER仍领先，证明其分配策略具通用性而非偶然成功。

进化算法是黑盒，调得好不好全靠运气？

不少开发者对进化算法心存疑虑，认为黑盒优化看起来像是“调参玄学”。

但从研究过程来看，EvolKV并不盲目。它并不追求最优理论解，而是通过实际任务的反馈结果来逐步优化每一个缓存组的预算。

每一次迭代，都会固定前一组的最优方案，然后再对下一组进行调优。这种分组迭代的方式，既降低了搜索空间，又增强了结果的可复现性。

此外，研究团队还设置了预算补全机制，确保每次优化之后的KV Cache总量符合目标预算，结果可以稳定对比。

所以说，这个“黑盒”，其实一点也不盲。

优化过程太复杂，不值得这么做？

在工业界应用一项新技术，成本评估非常关键。

进化算法虽然优化效果好，但过程复杂、搜索时间长，是否值得花这么多计算力去压缩缓存？

但这其实是一个视角问题。

大模型部署不是一次性的，而是每天都在调用数亿次的基础能力。一次性的优化过程，可以大幅降低后期运行时的内存占用，对于边缘设备、移动端、甚至是在线服务稳定性来说，都是实打实的收益。

只要优化后的KV Cache分配能够迁移、复用，那这一次投入就很值。

EvolKV并不是一个简单的“压缩工具”。

它从根本上改变了我们对大模型记忆机制的理解方式。

以前我们用固定比例、人工经验去配置缓存分配，现在我们开始让算法本身感知任务重要性，分清哪些层“必须记住”，哪些可以“临时遗忘”。

它用实验证明了：性能强，不一定要靠堆资源。

只用1.5%的KV Cache预算，性能还能保持甚至提升。

在模型参数早已突破千亿、部署成本不断加剧的今天，这或许不是一个终点，而是一个重新出发的起点。

来源：内科医生小红姐一点号