哈工大ProxyAttn免训练稳吗？
最近组里在压长上下文推理成本，把哈工大那篇 ProxyAttn 翻出来测了一周——结论是：免训练这条路能走，但"稳不稳"得看你对"稳"的定义是什么。先复习下思路：ProxyAttn 不用重训，靠"代理 token"对 KV cache 做分段汇总，推理时拿 proxy 当桥梁连上下文，目标是把 O(N²) 的 attention 压下来、显存也省。对比 H2O / StreamingLLM 那种硬剪 KV，它柔和不少，因为保留了"汇总态"而非直接丢。实测体感：128K 以内读 repo / 财报：关键信息召回比 StreamingLLM 稳，问答掉点可控，属于"能上线试试"那一档；超过 200K 或强依赖远端因果链（比如多跳推理、长代码追调用链）：proxy 汇总会有信息泄漏，远端那跳开始掉；显存/速度账：batch 一大、seq 一长，省得明显，小 batch 短文本没必要折腾。所以"稳吗"的答案是分级的：追求"跟全量 KV 一模一样" → 不稳；追求"免训练 + 长窗口能省一笔 + 效果不掉太狠" → 是目前开源方案里性价比靠前的一档。打工人启示：长上下文推理的成本战才刚开始，ProxyAttn、SnapKV、Quest 这类"免训练压缩"会越来越多。别只盯着"效果无损"，要会算"掉 2% 召回换 40% 显存"这笔账——老板问你为啥选这个，能答出 trade-off 比答"SOTA"管用。你们组长上下文用的哪家方案？H2O / Streaming / ProxyAttn 踩过坑的吗？
发布于 山西
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