RoPERelay：稀疏 KV 缓存的选择后位置几何优化
原文标题：Compression Does Not End at Selection: Post-Selection Positional Geometry for Sparse KV Caches
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论文研究稀疏 KV 压缩中选择后位置几何对保留信息利用的影响，提出 RoPERelay，通过分配紧凑保序的 RoPE 坐标并重定位缓存键相位来改善答案质量。在 36 组对比中 32 组提升，Llama-3.1-8B-Instruct 在 LongMemEval-S 上准确率从 23.6% 升至 35.4%，时间开销约 1%-3%。
- 问题
- 稀疏 KV 压缩保留的历史状态仍带原始位置坐标，被驱逐 token 留下的位置空隙干扰查询-键匹配。
- 方法
- 对已选缓存重新分配紧凑保序的 RoPE 坐标，通过逆旋转与再旋转重定位键相位，无需重新选择或重预填充。
- 结果
- 36 组对比中 32 组提升；Llama-3.1-8B-Instruct 在 LongMemEval-S 上准确率从 23.6% 升至 35.4%，开销约 1%-3%。
- 影响
- 位置几何成为稀疏 KV 缓存内容选择之外可独立优化的维度，长上下文推理几乎零成本提点。
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RoPERelay 重排稀疏 KV 缓存位置坐标，Llama-3.1-8B 长记忆准确率 23.6%→35.4%。
- •针对稀疏 KV 压缩后保留状态仍沿用全历史坐标、被驱逐 token 留下 RoPE 空隙的问题
- •分配紧凑保序的 RoPE 坐标，经逆旋转与再旋转重定位缓存键相位
- •复用现有 K/V，无需重新选择、历史重预填或额外缓存预算
- •36 组对比中 32 组提升；Llama-3.1-8B-Instruct + BM25 在 LongMemEval-S 上 23.6%→35.4%
- •完整请求时间开销约 1%-3%
为什么重要：把「位置组织」确立为内容选择之后的独立优化维度，长上下文推理团队可在几乎零额外成本下拿到明显准确率增益。
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