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该方法的优势不仅限于数学基准。在包含16个子任务(涵盖问答、摘要、小样本分类、检索、计数和代码任务)的LongBench基准测试中,TriAttention在Qwen3-8B的50% KV预算下以48.1的平均分位居所有压缩方法之首,在16项子任务中赢得11项胜利,较次优基线Ada-KV+SnapKV领先2.5分。在4K上下文长度的RULER检索基准中,TriAttention取得66.1分,较SnapKV领先10.5分。这些结果证实该方法不仅适用于数学推理,其底层Q/K集中现象可迁移至通用语言任务。
展望未来,今日进展与未来展望的发展趋势值得持续关注。专家建议,各方应加强协作创新,共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。