KITE：面向高效智能体 LLM 扩展的 KV 不变 Transformer 扩展
原文标题：KITE: KV-Invariant Transformer Expansion for Efficient Agentic LLM Scaling
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论文提出 KV 不变 Transformer 扩展（KITE），通过 upcycling 从小模型扩展到大模型，并将新增参数放在不影响注意力 KV 的区域，从而同时节省训练与推理成本。具体实例 Step Scale Transformer（SST）为 67B MoE 模型，每解码 token 仅 2.15B 激活参数，训练损失低于 47B 与 63B MoE 基线，推理成本估计降低 6.7% 与 31.6%。
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