待验证50% 置信事实精确时间
dLLM缺失KV Cache机制，每轮去噪都需对全序列重新计算注意力，导致实际速度提升远低于理论值
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/17
首次发现
来源
相关事实
待验证Overly long system instructions in LLMs lead to 'attention decay' on critical rules due to non-uniform attention distribution across the context window.71% 相似待验证研究表明LLM在处理过长、过复杂的指令集时整体遵循率会系统性下降，即指令遗忘现象70% 相似待验证当LLM上下文窗口中的指令过多时，模型对每条指令的关注度会下降，导致遵循率降低69% 相似待验证多头自注意力机制突破了RNN/LSTM在长序列处理中因梯度消失导致的遗忘瓶颈，并支持GPU/TPU大规模并行计算69% 相似待验证The Multi-head Latent Attention (MLA) mechanism reduces VRAM usage during inference by compressing the KV cache68% 相似
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