标题：10% KV Cache实现无损数学推理！开源方法解决大模型「记忆过载」难题

推理大模型虽然强大，但面对复杂问题时会产生大量冗余内容，影响效率和准确性。一种名为R-KV的开源方法通过高效压缩KV缓存解决了这一问题，显存需求减少90%，吞吐量提升6.6倍，且保持100%的推理准确率。

R-KV通过实时排序token，仅保留重要且多样化的信息，有效避免了重复内容的累积。其核心在于三步法：冗余识别、重要性评估和动态淘汰。这种方法无需修改模型结构，可直接应用于多种场景。

以DeepSeek-R1-Llama-8B为例，一道AIME数学题生成3.2万个Token，传统KV缓存占用4.1GB显存。现有压缩方法难以应对输出端的冗余问题，而R-KV通过边生成边压缩的方式，结合多头注意力和冗余过滤，确保关键信息不丢失。

实验显示，R-KV在数学基准测试中表现优异，不仅准确率不降反升，还能显著提高吞吐量。尤其在长链推理、多轮对话和强化学习采样中，R-KV展现出强大的适应性。

R-KV的优势在于灵活性和高效性，适用于消费级GPU甚至手机NPU。论文和代码已公开，助力更多开发者探索这一技术的潜力。