#大模型推理优化#KV缓存管理#强化学习落地
用强化学习智能淘汰KV缓存，省显存不降质
教模型自己学会判断哪些缓存token未来最有用，按价值排序淘汰，而不是靠经验规则 解决大模型长上下文推理时显存爆炸问题，现有启发式方法（如删最近/低注意力token）效果差还费算力 直接预测未来效用，轻量级RL代理不改原模型、零额外推理开销，泛化到未见过任务和更长上下文
落地难度
4.0
搞钱系数
5.0
综合指数
4.5
核心亮点
- 是什么：教模型自己学会判断哪些缓存token未来最有用，按价值排序淘汰，而不是靠经验规则
- 核心解决：解决大模型长上下文推理时显存爆炸问题，现有启发式方法（如删最近/低注意力token）效果差还费算力
- 为什么重要：直接预测未来效用，轻量级RL代理不改原模型、零额外推理开销，泛化到未见过任务和更长上下文
落地难度分析
需复现RL训练流程+接入KV缓存层，依赖预计算生成轨迹；一人公司可封装为插件但需熟悉transformer底层和RL基础，Apple未开源代码增加复现成本
盈利潜力分析
买单群体: 中小AI公司、云服务商、边缘设备厂商——凡跑LLM且卡显存的都是客户 思路: 打包成PyTorch/TensorRT插件收费授权；或提供API服务按token节省量计费；亦可集成进推理框架（如vLLM）抽成