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FOSCAR：仿射折叠加速2/4位KV缓存解码注意力

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AI 综述

2026年11月9日，arXiv人工智能板块刊出Donglin Zhuang等人的论文《FOSCAR：通过仿射折叠加速2-bit与4-bit KV缓存的解码注意力》。报道称，FOSCAR不再对每个KV值施加scale和offset，而是采用仿射折叠，按量化方案（token-wise或channel-wise）将scale和offset作用到解码注意力矩阵乘法的另一操作数或输出上。报道称，这一做法将scale-and-offset运算最多减少两个数量级，同时保持反量化注意力输出的精确算术结果。作者同期以内核库形式开源FOSCAR。目前进展限于论文发布与内核库开源，尚无第三方复现或基准测试结果见诸报道。

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报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月9日

13:00
arXiv Artificial Intelligence
FOSCAR：通过仿射折叠加速 2-bit 与 4-bit KV 缓存的解码注意力
FOSCAR 用仿射折叠把 scale 和 offset 作用到解码注意力矩阵乘法的另一操作数或输出上，将 scale-and-offset 运算减少最多两个数量级，同时保持反量化注意力输出的精确算术结果。

本事件热度走势

可比范围当前: 7
可比范围峰值: 1011月9日 14:00
近 24 小时变化: –

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