Long-context LLM inference is increasingly limited by the memory and bandwidth cost of KV caches, yet aggressive compression can remove the layer-specific evidence needed for retrieval and multi-step reasoning. We introduce FreqDepthKV, an inference-time cache compression method that factorizes adjacent-layer KV states into shared low-frequency depth components and sparse high-frequency residuals.

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [FreqDepthKV: Frequency-Guided Depth Sharing for Robust KV Ca](https://arxiv.org/abs/2607.06519v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Anna Córdoba, Adam Puente Tercero, Nerea Angulo Hijo, Mar Linares Tercero, Julia Barrientos, Ainhoa Miranda, Jesús Olivera

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
教程类内容我一般比较挑剔——太多文章是在凑字数。这篇我看了，算是有干货的。
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⏱️ 2026-07-08 14:02