KV缓存

2026年10月12日，亚马逊AWS团队公布Priming方法：复用预训练Transformer的权重改造成混合状态空间架构，预训练成本降99%以上。本文讲清三步改造流程和实验结论，适合关注长上下文推理成本的工程师。

KV缓存是大模型生成时把前文算过的键和值存住、后续直接复用的机制，省去重复计算，也吃掉大量显存。本文讲清它如何加速生成、与注意力机制和上下文窗口的区别、常见误解，以及长对话变慢和显存不够时的实际边界，适合想看懂推理速度的读者。

注意力机制是大模型给上下文中每个词分配重要程度的计算方法。本文用查询、键、值的直白说法讲清它如何工作、多头注意力有什么用、它与记忆的区别，以及计算量随长度平方增长的限制，适合想弄懂 Transformer 原理的入门读者。

上下文窗口决定大模型一次能读入多少 Token，直接影响长文档处理和多轮对话的连贯性。本文讲清它的定义、与知识和记忆的区别、窗口满后的三种处理方式，以及长上下文、RAG 与分段处理各自的适用边界，适合刚接触大模型的读者。

Transformer 是几乎所有大语言模型的底层架构。本文讲清自注意力机制如何工作、编码器与解码器的分工、它和 RNN/CNN 的本质区别，以及普通人用好大模型最该记住的三个边界，帮你从零建立对大模型的正确认知。