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RidgeFill：免训练晚层缓存填充加速prefill
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先了解这件事
AI 综述
2026年11月3日，Reddit r/LocalLLaMA 出现介绍 RidgeFill 的帖子。该方法提出一种免训练的预填充加速方案：先在下层精确计算至分割层，再用闭式拟合的岭回归预测后续各层输入，并将结果写入 KV cache，从而跳过模型上层的大部分计算以缩短预填充时间。报道未给出具体加速比、测试模型或评测数据。目前该事件仅有这一条报道，尚无后续进展或与其他说法的矛盾。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月3日 05:54
RidgeFill 以岭回归预测上层输入写入 KV cache，免训练跳过上层计算加速预填充。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- Reddit · r/LocalLLaMARidgeFill：无需训练的上层缓存填充，加速 LLM 预填充
RidgeFill 提出一种免训练方法，跳过模型上层大部分计算以缩短预填充：下层精确计算至分割层，再用闭式拟合的岭回归预测后续各层输入并写入 KV cache。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。