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本文介绍了一种新型记忆压缩范式——KV-CAT，其核心在于训练过程中动态引入信息舍弃机制，使模型能自动识别并丢弃冗余或非关键信息。该方法并非取代现有压缩技术，而是作为协同增强手段，与传统压缩算法联合使用，显著提升整体压缩效率与处理速度。研究强调，KV-CAT的设计理念聚焦于“压缩协同”，在不牺牲模型性能的前提下优化内存占用与推理延迟，为大模型轻量化部署提供了新路径。