CALM：离线校准分配层头合并比例压缩KV-cache

Zhen Wang 等作者提出 CALM（Calibrated Allocation for Layer-Head Merging）方法，用离线校准为自回归视频生成中不同注意力层和头分配差异化的 token 合并比例，以压缩 KV-cache。作者称，该方法通过离线校准改进在线缓存压缩。 CALM 的结论目前来自论文自述，报道未给出与其他压缩方法对比的量化效果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。