循环语言模型实现动态计算：FLOPs 与 KV 内存降 30%
原文标题：Enabling Dynamic Computation in Looped LMs
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论文针对循环语言模型（Looped LM）动态计算难以落地的问题，提出「best-available」KV 缓存策略，可在保持全深度性能的同时减少最多 30% 的 FLOPs 与 KV 内存。作者还修正了早退先验目标，使 token 能按难度在不同深度退出，并在 Ouro 模型上验证了效果。
- 问题
- 循环语言模型虽承诺动态计算，但每层循环需独立 KV 缓存，实际省不下来。
- 方法
- 提出 best-available KV 缓存策略，并修正早退先验目标让 token 按难度在不同深度退出。
- 结果
- 保持全深度性能的同时减少最多 30% FLOPs 与 KV 内存。
- 影响
- 让循环 LM 的动态计算真正落地，推理成本与显存可实打实下降。
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best-available KV缓存让循环LM省最多30% FLOPs与KV内存且不掉性能
- •问题根源：每个循环深度需各自KV缓存，导致Ouro等模型必须跑完全部循环
- •提出开箱即用的best-available KV缓存策略，在性能-深度空间上开辟新前沿
- •训练时让循环LM感知该缓存策略，可同时提升性能与效率
- •修正早退先验目标，使token按难度在真正异质的深度退出
- •结论在Ouro模型及从零预训练的更小循环LM上均得到验证
为什么重要：循环LM的动态计算此前停留在论文承诺，这条给出可落地的缓存与退出修正，让省算力真正兑现，对推理成本敏感的团队值得细读。
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