研究揭示KV缓存中跨客户目标表征影响决策

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence发布Saloni Gupta等作者的研究，测试OLMo-3-7B-Instruct在双客户、20个市场场景下共享对话记忆时的表现。研究发现，模型在22%的合格决策中偏离当前客户目标。线性探针显示，客户目标归属在中间层高度可恢复并集中于特定注意力头；在这些位置消融竞争对手的缓存目标表征可使模型转向当前客户，且探针识别头与目标token的消融效果更强。作者据此表示，客户特定目标表征会持久存于KV cache并因果影响对其他客户的决策，凸显持久化LLM智能体中关系特定状态隔离的重要性。目前进展为单篇研究报道，尚无后续跟进。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。