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Eviction as Estimation: A Fixed-Lag Smoothing View of Test-Time Memory, and When Measuring Beats Accumulating
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers propose RMM, a fixed-lag smoothing approach to decide which cached tokens to keep in language models with bounded memory.
- Warum es zählt
- Matters for engineers optimizing inference on resource-constrained systems where KV cache management directly impacts throughput and latency.
- Achtung
- Method matches existing approaches on standard benchmarks; gains appear only when token reuse is sharp and endogenous, not typical in real workloads.
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- llm
- language model
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