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Exploring the Limits of KV Cache Compression in Visual Autoregressive Transformers

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究探讨了视觉自回归模型在推理过程中的高内存开销，首次形式化定义了KV缓存压缩问题，并证明在特定条件下，基于注意力架构的生成机制至少需要$(n^2 d)$的内存，揭示了实现次平方级内存使用的不可行性，为未来的内存优化提供了理论依据。

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