百度百舸联合复旦提出LU-KV框架，论文获ICML 2026录用

OmniTools 6月10日消息，百度百舸团队与复旦大学合作提出Long-horizon Utility KV（LU-KV）框架，将头级KV Cache预算分配建模为面向长程边际效用的全局组合优化问题。该框架通过离线画像估计注意力头边际贡献曲线，结合凸包松弛与基于边际效用的贪心求解器，在较低计算开销下实现接近最优的预算配置。

LU-KV可适配SnapKV、KeyDiff等多种KV压缩方法。在LongBench和RULER基准测试中，80%压缩比下模型性能损失较小，同时显著降低显存占用与推理延迟。

相关论文已被国际机器学习顶会ICML 2026正式录用。