Исследователи представили стратегию KV-streams для эффективного сжатия контекста в аген... — 30 сентября 2026 г. в 11:20:15.191
Исследователи представили стратегию KV-streams для эффективного сжатия контекста в агентах на основе обучения с подкреплением. Метод решает проблему нехватки памяти GPU при работе с длинными последовательностями, характерными для LLM. Традиционные подходы часто требуют многократного повторного заполнения контекста, что снижает пропускную способность. Предложенный подход позволяет увеличить скорость обработки без потери качества. Это может ускорить разработку сложных автономных систем, хотя практические результаты пока требуют проверки. 🔹 Первый Нейронный
1 просмотров