EchoKV：用迭代查询反馈实现自纠正 KV 缓存淘汰
原文标题：EchoKV: Self-Corrective KV Cache Eviction via Iterative Query Feedback
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论文指出 KV 缓存淘汰不只是 token 排序问题，用于生成淘汰查询的工作区本身决定查询质量，早期工作区误差会放大错误决策。作者提出 EchoKV，用未来解码位置的提案初始化工作区，再用早期解码查询迭代修复，在 LongBench 的多跳跨文档问答等任务上优于 LAQ。
- 问题
- KV 缓存淘汰中用于生成淘汰查询的工作区本身会引入误差，早期错误会放大成错误的淘汰决策。
- 方法
- 用未来解码位置的提案初始化可反馈的工作区，再用早期解码生成的查询迭代修复工作区，前向次数与 LAQ 相同，仅增加一次张量重打分操作。
- 结果
- 在 LongBench 16 个任务（Mistral-7B-Instruct-v0.2、Qwen2.5-7B-Instruct）上，多跳跨文档问答与长单文档理解等证据分散任务明显优于 LAQ，其余子集性能相当。
- 影响
- 揭示查询与工作区耦合是查询驱动 KV 淘汰的实际失效模式，长上下文推理场景可直接套用该修复策略。
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EchoKV指出KV淘汰中查询工作区误差会放大错误决策，用迭代反馈自纠正，在LongBench多跳问答上优于LAQ。
- •核心论点：KV缓存淘汰不只是token排序问题，生成淘汰查询的工作区质量同样决定结果
- •早期工作区误差会扭曲后续查询观测，在证据分散的长上下文中尤其严重
- •方法用未来解码位置的提案初始化工作区，再用早期解码查询修复
- •工作区前向次数与LAQ相同，仅增加一次张量重打分操作
- •在LongBench 16任务、Mistral-7B与Qwen2.5-7B上，多跳跨文档QA等证据密集任务明显提升
为什么重要：把查询-工作区耦合识别为查询驱动KV淘汰的实际失效模式，为长上下文推理的缓存压缩提供新改进方向。
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