文档编辑后陈旧KV缓存的有预算修复
原文标题：Contiguity, Not Importance: Budgeted Repair of Stale KV Caches After Document Edits
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论文将KV缓存原地修复形式化为有预算重计算问题，在事实性RAG基准上比较多种免训练位置选择策略。结果显示连续编辑局部窗口在派生编辑场景下至少恢复0.94的答案余量，显著优于注意力、KV偏差与结构选择器，且修复速度比全量重预填充快13-21倍。
- 问题
- 文档编辑后 KV 缓存变陈旧，全量重预填充太贵，只刷新编辑片段又会残留下游陈旧。
- 方法
- 把原地修复形式化为有预算重计算问题，在事实性 RAG 基准上比较免训练位置选择策略。
- 结果
- 连续编辑局部窗口至少恢复 0.94 的答案余量，优于注意力、KV 偏差与结构选择器，修复比全量重预填充快 13-21 倍。
- 影响
- RAG 与智能体系统编辑上下文后应无条件做编辑局部修复，兼顾一致性与推理成本。
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编辑后 KV 缓存修复：连续编辑局部窗口恢复至少 0.94 答案余量，比全量重预填快 13-21 倍。
- •论文将原地修复形式化为有预算重计算问题，在事实性 RAG 基准上比较免训练位置选择策略。
- •三个模型家族上所有策略都能修复直接编辑，派生编辑才拉开差距。
- •主预算下连续编辑局部窗口恢复至少 0.94 的编辑后答案余量，显著优于注意力、KV 偏差与结构选择器。
- •机制分析显示：干净状态移植下有效的位置集，在实际重计算中可能因继承周边陈旧状态而失效。
- •编辑局部优势依赖相邻性，答案文本下移后优势基本消失。
为什么重要：对 RAG 与智能体系统，缓存上下文被编辑后如何低成本恢复一致性是实际工程问题；该结果给出可操作的默认策略与适用边界。
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