CORE：KV缓存覆盖校准与淘汰质量重分配
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CORE：KV缓存覆盖校准与淘汰质量重分配
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AI 综述
2026年10月15日，Shuxin Liu等作者在arXiv提交论文预印本，提出面向KV Cache的CORE（COverage Calibration and Evicted-Mass REdistribution）压缩方法。据该预印本，CORE将查询效用与对数行列式覆盖度结合的离线分配，蒸馏为轻量缓存感知索引器，并用同一校准分布同时驱动KV保留与潜在记忆写入两个通道。该来源称，在90%压缩率下，CORE在三个骨干模型上最高超过最强RULER基线3.78分，LongBench与重复淘汰评测也验证了其有效性与解码效率。该预印本注释说明，本次仅更新标题元数据以与PDF一致，正文内容未变。上述数据与结论均出自该预印本自述，尚待独立验证。
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最新进展10月15日 12:00
CORE：面向 KV Cache 的覆盖校准保留与淘汰质量重分配报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv Artificial IntelligenceCORE：面向 KV Cache 的覆盖校准保留与淘汰质量重分配
CORE 通过将查询效用与对数行列式覆盖度结合的离线分配蒸馏为轻量缓存感知索引器，用同一校准分布同时驱动 KV 保留与潜在记忆写入两个通道。在 90% 压缩率下，CORE 在三个骨干模型上最高超过最强 RULER 基线 3.78 分，LongBench 与重复淘汰评测也验证了其有效性与解码效率。
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